Explorez la détection de fraude par IA pour les compteurs intelligents dans le secteur de l'énergie, en vous concentrant sur la prévention du vol d'énergie et les techniques de surveillance de la consommation.
- Introduction à la détection de la fraude dans le secteur de l'énergie
Aperçu du paysage du secteur énergétique
Types courants de fraude et leur impact
Importance de la détection de la fraude pour les compteurs intelligents
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle
Bases de l'apprentissage automatique et de l'IA
Algorithmes et techniques clés : classification, regroupement, détection d'anomalies
Introduction aux réseaux neuronaux et à l'apprentissage profond
- Compteurs intelligents et collecte de données
Structure et fonctionnalité des compteurs intelligents
Types de données collectées par les compteurs intelligents
Confidentialité des données et considérations éthiques
- Techniques de détection de vol d'énergie
Identification des motifs indicatifs de vol d'énergie
Algorithmes courants utilisés pour la détection de vol
Études de cas de mises en œuvre réussies de détection
- Modèles d'IA pour la détection de la fraude
Modèles de détection d'anomalies : auto-encodeurs, forêts d'isolation
Apprentissage supervisé vs. non supervisé
Ingénierie des caractéristiques spécifique aux données de consommation d'énergie
- Mise en œuvre de solutions pilotées par l'IA
Techniques de prétraitement et de nettoyage des données
Entraînement et évaluation des modèles
Gestion des ensembles de données déséquilibrés
- Outils et technologies
Introduction aux outils populaires : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
Exploitation des plateformes cloud pour le traitement de données à grande échelle et le déploiement de modèles
Considérations d'infrastructure pour la détection de la fraude en temps réel
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA
Assurer la robustesse et la précision du modèle dans le temps
Adapter les modèles aux évolutions des modes de fraude
Conception de systèmes de rétroaction avec intervention humaine
- Études de cas et applications industrielles
Analyse d'études de cas récentes en détection de vol d'énergie
Leçons tirées du déploiement et de la mise à l'échelle des systèmes d'IA dans le secteur
Tendances futures en IA et détection de la fraude dans l'industrie énergétique
- Projet de synthèse
Concevoir et mettre en œuvre un système d'IA prototype pour la détection de vol de compteur intelligent
Présentation et critique des résultats et des méthodologies du projet
