～ 機械学習と時系列データ解析の基礎、リザバーコンピューティングの原理と設計・パラメータ設定、時系列予測の実装と評価、応用事例と最新動向 ～
・時系列データ解析の基礎とリザバーコンピューティングによる時系列予測の実装ノウハウを修得し、センサデータ解析・異常検知に活用するための講座
・リザバーコンピューティングの動作メカニズムと設計・調整ノウハウ、物理リザバー・エッジ実装の最新動向を修得し、製造現場への適用に活かすためのセミナー！
※Pythonサンプルプログラムを配布します
・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。
ものづくり分野では、設備の状態監視や品質管理、需要予測など、時系列データを扱う場面が急速に増えていますが、「機械学習は専門的で難しい」という印象から、最初の一歩を踏み出せない方も多いのが実情です。
本セミナーでは、まず機械学習と時系列データ解析の全体像を、数式よりも図や具体例を用いて直感的に整理し、そのうえで「中の仕組みは大きく変えず、出口の部分だけ学習する」というリザバーコンピューティングの考え方を取り上げます。 Pythonによる最小限のコードを題材に、どの値がどの役割を担っているか、どの部分を変えると振る舞いがどう変わるかを、専門用語を極力避けながら丁寧に解説し、簡単な時系列予測を実際に試す流れを示します。
さらに、センサデータ解析や異常検知など産業応用のイメージや、物理的な装置を用いる方式・エッジ実装の概要、最新の研究動向にも触れ、受講後には「分野の動向をつかみ、自分で基本的なリザバーの実装を試せる」状態になることを目指します。
| 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 |
・機械学習を用いた時系列データ解析・予測への応用に関心を持つ研究者・技術者の方 ・リザバーコンピューティングについて基礎から学びたい方 ・リザバーコンピューティングの応用事例や実装方法を学びたい方 |
|
| 予備知識 | ・高等学校程度の数学（線形代数・微分）、Python等のプログラミング経験があると理解しやすいですが、必須ではありません | |
| 修得知識 |
・機械学習・時系列解析の全体像の中でリザバーコンピューティングが果たす役割 ・Pythonによる簡単なリザバー実装と基本的な時系列予測タスクを実践できる ・物理リザバーやエッジ実装を含む最新動向を把握し、自社課題への適用可能性を検討できる |
|
| プログラム |
|
|
| キーワード | リザバーコンピューティング 時系列予測 機械学習 時系列データ解析 ニューラルネットワーク Echo State Network ESN 異常検知 センサデータ解析 Python機械学習 RNN エッジAI 製造業DX 予知保全 データ駆動型モデリング | |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、生産管理、組み込みソフト | |
| 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
