粒子フィルタの基礎とPythonによる時系列データ解析実践講座 ~1人1台PC実習付~

~ 状態空間モデル、逐次ベイズ推定および、粒子フィルタによる時系列データ解析 ~

・実習形式で実用的な問題に取り組み、粒子フィルタの使い方を修得するための講座
・粒子フィルタを修得し、時系列データ解析、画像中の物体追跡、データ同化などに活用するための実践講座!
※PCは弊社にて用意致します

講師の言葉

 粒子フィルタは、時系列解析や信号処理で用いられる状態推定手法の一つで、時系列データ解析以外にも画像中の物体追跡、データ同化など様々な問題に適用される。粒子フィルタを使えば、システムの線形性などを仮定する必要がないため、問題を柔軟にモデリングして取り扱うことができる。
 本セミナーでは、粒子フィルタを実際のまず粒子フィルタを使う際に基本となる状態空間モデルとその一般化である一般状態空間モデルについて解説した後、基本的な粒子フィルタのアルゴリズムを解説する。
 さらに、実習形式でいくつかの実用的な問題に取り組み、粒子フィルタの基本的な使い方を習得することを目指す。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年06月19日(水) 10:30 ~ 17:30
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 ・時系列データや小規模な非線形システムの解析、データ同化等に関心のある方
予備知識 ・確率分布、期待値などの基礎的な確率、統計の知識や、大学初等程度の微分積分、線形代数の知識を前提とする。また、実用レベルのプログラミングの知識があることが望ましい。演習で使用するプログラミング言語は問わないが、説明はPythonを使用して行う予定である

修得知識 ・粒子フィルタの長所短所を理解し、粒子フィルタを具体的な問題に適用する方法
プログラム

1. 状態空間モデルと逐次ベイズ推定
  (1). 状態空間モデル
      a. 線形・ガウス状態空間モデル
      b. 非線形・非ガウス状態空間モデル,一般化状態空間モデル
  (2). 逐次ベイズ推定
      a. ベイズ推定
      b. 逐次ベイズ推定
      c. カルマンフィルタ

2. 粒子フィルタの基礎
  (1). モンテカルロ近似による統計計算
      a. モンテカルロ近似
      b. 重点サンプリング
  (2). 基本的な粒子フィルタのアルゴリズム
      a. モンテカルロ近似による一期先予測
      b. 逐次重点サンプリング
      c. リサンプリング
      d. 実装のための注意点
  (3). 平滑化
      a. 固定点平滑化
      b. 固定ラグ平滑化
  (4). 粒子フィルタの応用事例

3. 粒子フィルタによる時系列データ解析
  (1). 線形モデルに基づくトレンド推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (2). 非線形モデルに基づくトレンド推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (3). 基本的なデータ同化問題への適用
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定
  (4). モデルパラメータの推定
      a. モデリング
      b. 粒子フィルタによる推定

キーワード 状態空間モデル ベイズ推定 粒子フィルタ パーティクルフィルタ モンテカルロ近似 データ同化
タグ 統計・データ解析
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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 小田急第一生命ビル(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
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