Modèles de fraude dans le secteur de l'énergie - Utilisation de l'IA pour la détection du vol de compteurs intelligents

Aperçu

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.

Programme

- 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

Enseigné par

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