～ 時系列処理の基本と統計処理、モデル構築における自己相関関数の利用法、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価 ～
・データの前処理から初め、各種モデルの作成方法から予測に至る一貫した手順を学び、応用に活かすための講座
・利用にあたって基礎やノウハウの蓄積が不可欠なＡＩによる時系列解析の最新技術を先取りし、実務に応用しよう！
ＡＩとＡＲＭＡ（自己回帰移動平均モデル）による時系列解析の最新技術とその応用
講師の言葉
時系列解析の目的は、時間的にしかも不規則に変動する対象を分析し、将来の動向を予測することで、工学、金融などさまざまな分野で、実用的な解析および予測ツールとして役立っています。本セミナーは初心者にも理解できるように、基礎からその応用まで一貫して習得できるように構成しました。
最近では従来のＡＲＭＡ（自己回帰移動平均）モデルのみならず、ＡＩ（人工知能）の方法であるニューラルネットワークモデルが注目されています。両者の使用方法の違い、データ構造に依存した性能の違いなど、具体例を用いて説明します。データの前処理から初め、各種のモデルの作成方法から予測に至る一貫した手順を学びます。特に、研究が進行中のＡＩモデルでは、プログラムは作成できても実際に利用するには、基礎、ノウハウを蓄積することが不可欠で、それにより深く幅広い応用が可能になります。初めての方はもちろん、ＡＩを用いた最新手法を利用したいと考えている実務経験のある方にも有用なセミナーになると思います。
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 |
・時系列解析に興味があり、各種のデータに応用し業務に活かしたいと考えている方 ・従来の時系列解析のみならず、最新のＡＩに興味があり、理解し応用したいと考えている方 ・システム、画像、機械、医療、電力、気象、金融ほか関連企業の方 |
| 予備知識 | ・予備知識は特に必要としませんが、簡単な統計に関する知識があるとより理解が深まります |
| 修得知識 | ・時系列解析の基礎から応用まで理解でき、従来の手法のみならず最新のＡＩによる新たな手法も習得できます |
| プログラム |
１．時系列処理の基本 ２．時系列モデルと評価 ３．時系列解析の応用とまとめおよび展望 |
| キーワード | 時系列解析 ＡＩ 人工知能 ＡＲＭＡ 自己回帰移動平均 ボックス・ジェンキンス法 自己相関関数 SARIMA 自己回帰和分移動平均 NN ニューラルネットワーク RNN 残差 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、データ分析、ITサービス |
| 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 |
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