～ 時系列処理の基本、時系列の統計処理、時系列モデルと評価、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価、応用する上での留意点 ～
・時系列解析におけるデータの前処理、各種のモデル作成法から予測に至る一貫した手順が修得出来る講座
・時系列解析における従来のＡＲＭＡ（自己回帰移動平均）モデルと最近注目されているＡＩモデルの両者の使用方法や性能の違いなどを学び、適切で効果的に活用しよう！
・ＡＩモデルでは、プログラムが作成できても実際に利用するには、基礎、ノウハウの蓄積が不可欠になります
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
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。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、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、データ分析、画像、機械、医療、電力、気象、金融ほか関連企業のエンジニアの方 |
| 予備知識 | ・統計に関する基礎知識 |
| 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修得できます |
| プログラム |
１．時系列データ解析の基礎 ２．時系列モデルと評価 ３．まとめと展望 |
| キーワード | ＡＲＭＡ 自己回帰移動平均 時系列解析 ＡＩモデル ボックス・ジェンキンス法 自己相関関数 偏自己相関関数 ＳＡＲＩＭＡ NN ニューラルネットワーク RNN |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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