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Applications of AI for Anomaly Detection (AAAD) – Details

Detaillierter Kursinhalt

Einführung

  • Treffen Sie den Ausbilder.
  • Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com/join

Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GPU-beschleunigtem XGBoost

  • Lernen Sie, wie man mit überwachtem Lernen Anomalien erkennt:
    • Vorbereitung von Daten für die GPU-Beschleunigung unter Verwendung des bereitgestellten Datensatzes.
    • Trainieren Sie einen binären und mehrklassigen Klassifikator mit dem beliebten Algorithmus für maschinelles Lernen XGBoost.
    • Bewerten und verbessern Sie die Leistung Ihres Modells vor dem Einsatz.

Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GPU-beschleunigtem Autoencoder

  • Lernen Sie, wie man mit modernem unüberwachten Lernen Anomalien erkennt:
    • Erstellen und trainieren Sie einen auf Deep Learning basierenden Autoencoder für die Arbeit mit unbeschrifteten Daten.
    • Anwendung von Techniken zur Trennung von Anomalien in mehrere Klassen.
    • Erforschen Sie andere Anwendungen von GPU-beschleunigten Autokodierern.

Projekt: Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GANs

  • Lernen Sie, wie Sie mit GANs Anomalien erkennen können:
    • Trainieren Sie ein unüberwachtes Lernmodell, um neue Daten zu erstellen.
    • Verwenden Sie diese neuen Daten, um das Problem in ein Problem des überwachten Lernens umzuwandeln.
    • Vergleichen Sie die Leistung dieses neuen Konzepts mit etablierten Ansätzen.

Bewertung und Fragen und Antworten