～ センサデータの分類分析とクラスタリング、時系列データからの異常検知・変化点検出、深層学習を用いたセンサデータ認識技術 ～
・センサデータの分類分析・クラスタリング・異常検知からLSTMなどの最新技術まで解説する講座
・深層学習を用いた高度なセンサデータ処理技術を修得し、精度の高い異常検知へ応用しよう！
機械学習・深層学習によるセンサデータ処理と異常検知への応用
講師の言葉
近年、工場の製作機械や車載機器、スマートデバイス、IoTデバイスなどから大量のセンサデータ・時系列データが得られるようになってきました。しかし、ほとんどのセンサデータは単なる時系列の数値の羅列であり、センサデータを分析して目的とする現象を発見・抽出する必要があります。
本セミナーでは、センサデータを用いた様々な応用の実現に欠かせない基礎的なセンサデータ処理技術の紹介から、深層学習を用いた最新のセンサデータ処理技術について紹介します。
基礎的なセンサデータ処理技術として、センサデータの分類分析、クラスタリング、異常検知などの機械学習に基づくパターン認識技術を紹介します。
最新の技術としては、リカレントニューラルネットワークの一つあるLong short-term memory (LSTM)や畳み込みニューラルネットワークを用いたセンサデータ処理技術について紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・センサデータ・系列データのパターン認識に興味のある開発者・研究者の方 ・センサデータ・系列データの分類分析、クラスタリング、異常検知に興味のある開発者・研究者の方 ・機械学習・深層学習に興味のある開発者・研究者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・基本的なセンサデータ処理・パターン認識の流れを理解する ・高度なセンサデータ処理技術からそれらの様々な応用範囲について理解する |
| プログラム |
１．センサデータ処理の基礎 ２．センサデータの分類分析 ３．センサデータのクラスタリング ４．センサデータからの異常検知 ５．深層学習を用いたセンサデータ認識 ６．実装にむけて |
| キーワード | センサデータ 次元削減 判別分析 SVM 決定木 ランダムフォレスト クラスタリング 時系列データ ニューラルネットワーク 異常検知 |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、データ解析、センサ |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日