～ AIの基礎と概要、ニューラルネットワークの概要とプログラミング、時系列予測への応用 ～
・ニューラルネットワークの基礎から学び、ライブラリを用いてプログラミングを実践するための講座！
・ニューラルネットワークの基礎から学び、Pythonによる時系列予測技術を応用した様々なシステムの構築に活かそう！
＊Pythonプログラミング環境としてGoogle Colaboratoryを使用します。Googleアカウントのご用意をお願いします
・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。
近年、センサー技術の発展によりデータ計測が容易になり、記憶媒体の容量が爆発的に増え、様々な計測データを長期間蓄積することが可能になりました。これを受け、ビッグデータやＩｏＴ（ＩｏＥ）のキーワードをよく聞くようになりました。しかし、これらのデータは蓄積するだけでは意味がなく、これからは活用していかなければなりません。センサーで取得したデータはほとんどが時系列データとなりますので、この時系列データを正しく処理できることが必要になります。
本講義では、ＡＩの基礎知識を説明した後にＡＩを用いた時系列予測に挑戦してもらいます。 ＰｙｔｈｏｎによるＡＩプログラミングを実際に行い、時系列予測を体験してもらいます。自分でプログラミングを行うことにより、ＡＩを初めて習う方は内容がより理解できるようになりますし、ライブラリをなんとなく使ったことがある方はライブラリのパラメータの意味などが実感できるようになると思います。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・ＡＩを用いた時系列予測に関心がある方 ・ニューラルネットワークの基礎に関心のある方 ・Ｐｙｔｈｏｎを使ってＡＩを用いた時系列予測をプログラミングしてみたい方 ・システム、ソフト、データ解析関連の技術者の方 |
| 予備知識 |
・言語は問わず、最低限のプログラミングの知識と経験（変数、配列、分岐、繰り返し） ・高校レベルの微分積分、線形代数の知識 |
| 修得知識 |
・ＡＩ（ニューラルネットワーク）の基本的な用語が理解できる ・ニューラルネットワークによる時系列処理の方法が理解できる ・ライブラリを用いて対象の問題に適用する際にライブラリのパラメータの意味がわかる |
| プログラム |
１．AIの基礎と概要 （１）．AIの概要 ａ．AIについて ｂ．過去のAI ｃ．近年のAI ｄ．AIの時系列解析への応用について
２．ニューラルネットワークの概要とプログラミング （１）．人工ニューロンモデル ａ．人工ニューロンモデルの説明 ｂ．学習方法の説明 ｃ．人工ニューロンモデルのプログラミング演習 （２）．ニューラルネットワーク ａ．ニューラルネットワークの説明 ｂ．学習方法の説明 ｃ．ニューラルネットワークのプログラミング演習 （３）．時系列予測に使われるニューラルネットワークの紹介 ａ．Echo State Network (ESN) ｂ．Long Short-Term Memory (LSTM)
３．ニューラルネットワークを用いた時系列予測への応用 （１）．ニューラルネットワークを用いた時系列予測 ａ．ニューラルネットワークを用いた時系列予測の方法 ｂ．ニューラルネットワークを用いた時系列予測のプログラミング演習 （２）．実データへ適用する場合 ａ．対象の時系列の理解 ｂ．前処理 ｃ．予測精度の評価方法 （３）．時系列予測に挑戦 ａ．参加者がそれぞれ時系列予測に挑戦 ｂ．参加者の予測結果を比較 ｃ．挑戦した課題やそれぞれ適用したい問題に関するディスカッション |
| キーワード | ニューラルネットワーク 統計 データ解析 AI 機械学習 画像処理 ITサービス Python 人工ニューロンモデル 時系列予測 |
| タグ | AI・機械学習、データ解析、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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