本課題將以少量數據中的異常檢測技術的有效導入與應用為重點，介紹當前熱門的生成AI在製造現場的應用。重點解釋異常檢測中的數據預處理重要性，以及克服數據不足的具體方法，介紹數據生成及收集過程中的要點。
此外，儘管生成AI在現代生產／維護現場具有解決問題的潛力，但其應用進展尚不充分。本課題探討為何未能順利推進，並提出如何有效推動生成AI的應用、如何活用以及構建推進體系的建議。
一、前言：課題主旨與概述
二、異常檢測技術基礎
2-1 異常檢測技術的概念與重要性
2-2 少量數據中的異常檢測挑戰
三、數據「預處理」的重要性及方法
3-1 數據預處理在異常檢測中的角色
3-2 噪聲去除與數據清洗的實踐
3-3 從少量數據中提取有用資訊的方法
四、少量數據中異常檢測的應對技術
4-1 轉移學習的應用
4-2 數據擴增技術的活用
4-3 模型參數調整與優化方法
五、生成AI在產業現場的應用
5-1 利用生成AI進行數據補充的技術可能性
5-2 生成AI如何解決生產現場的問題
5-3 實際應用案例介紹
六、生成AI在生產／維護現場的導入困難與解決方案
6-1 生成AI進展緩慢的原因分析
6-2 有效導入與應用的建議
6-3 生產／維護現場的推進體系構建
七、Real-Time異常檢測的新方法
7-1 利用邊緣計算進行異常檢測
7-2 利用Real-Time數據提升生產力
八、總結與未來展望
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