本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。

12月14日(月)午前9時に締め切らせて頂きます。

セミナー紹介

機械学習と深層学習と活用方法について、時系列モデルを中心に解説します。具体的には、音と振動などの時系列データのモデル化と異常検知への適用事例を説明します。はじめに時系列データの解析における留意点を解説します。つぎに機械学習を用いた時系列モデルと異常検知への適用方法を説明します。さらに深層学習による時系列データの異常検知について、代表的なモデルと近年の技術動向を解説します。

受講効果

チェック機械学習と深層学習を用いた時系列のモデル化の方法を学ぶことができます。

チェック音と振動からの異常検知を行うための実践的な方法を学ぶことができます。

チェック深層学習による時系列モデルの技術動向を知ることができます。


■視聴にあたって
  1. 視聴に必要なURLは、配信前日12/15(火)までにメールにてご案内します。
    URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  3. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  4. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  5. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
  6. Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。

なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

また、ライブ配信当日にアクセスいただくURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日の12/15(火)までにご参加の方へメールでお知らせいたしますので、ご確認をお願い申し上げます。

開催概要

セミナー名 Zoomを使ったWeb配信セミナー
機械学習・深層学習による時系列モデル
日時 2020年12月16日(水)13:00~17:00
会場 オンライン開催
Zoomを使ったWeb配信セミナーです
受講料

38,000円(税込み)

※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。

定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロステック 日経エレクトロニクス

講師紹介

速水 悟(はやみず さとる)

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授

1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了、
同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現 国立研究開発法人産業技術総合研究所)
1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員
2002年4月より、岐阜大学 教授

著書:『事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』(森北出版、2016年4月)
共著:『確率と確率過程』(オーム社、2010年10月)ほか


プログラム (13:00~17:00)

1.時系列解析の基礎

  • 1.1 周波数分析の役割
  • 1.2 短時間周波数分析とフレーム化処理
  • 1.3 時系列解析の応用例

2.機械学習を用いた時系列の異常検知

  • 2.1 音と振動からの異常検知の手順と留意点
  • 2.2 混合正規分布による異常検知

3.深層学習による時系列モデルの技術動向

  • 3.1 自己符号化器(オートエンコーダ)による異常検知
  • 3.2 長・短期記憶(LSTM)による時系列モデル
  • 3.3 注意機構による対応付けのモデル

4.機械学習と深層学習の活用事例

  • 4.1 機械設備の異常検知に関する事例の紹介
  • 4.2 機械学習と深層学習の適用における留意点
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。
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【お申し込み注意事項】

  • このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
    視聴URLは、開催前日にご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法はクレジットカード払いのみとなります。領収証が必要な場合は、登録完了メールをご覧のうえ、お手続きください。以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※このセミナーの運営事務局を担当する、株式会社サンクよりご連絡をいたしますので、ドメイン名(@55cinq.com)からのメールを受信できるようにしてください。
    お申し込み時にご記入いただいた電話番号に、ライブ配信当日、株式会社サンクより、接続不良の方にご連絡させていただく場合があります。
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