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(11/22)機械学習と深層学習による時系列モデル入門

機械学習と深層学習による時系列モデル入門

〜深層学習における時系列モデルの基礎、深層学習の時系列への適用〜

★ エンジニア向けの機械学習の基礎。時系列データから、時間とともに変化する事象を機械学習によってモデル化!
★ 深層学習における時系列モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM、注意型モデルについて解説します。


日 時 2018年11月22日(木)  10:30〜16:30
会 場 東京・大田区平和島 東京流通センター 2F  第5会議室  会場地図
講 師 岐阜大学 工学部 教授、知能科学研究センター センター長 速水 悟 氏
【経歴】
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 岐阜大学工学部 教授。
2017年4月より 工学部 知能科学研究センター センター長。
【専門】
メディア情報学、知能情報学
【所属学会】
情報処理学会、人工知能学会、電子情報通信学会、ACM、IEEE各会員    
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考 ※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。


講演趣旨

 本セミナーでは、エンジニア向けに機械学習と深層学習による時系列のモデル化を解説します。
 はじめに時系列データを分析し、時間とともに変化する事象を機械学習によってモデル化するための基本的な手法を解説します。つぎに深層学習における時系列モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM(長・短期記憶)、注意型モデルを解説します。また深層学習による時系列のモデル化について、最近の研究動向を解説します。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(11/22)機械学習と深層学習による時系列モデル入門

価格:

48,600円 (税込)

[ポイント還元 2,430ポイント〜]
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講演内容

<得られる知識、技術>
・時系列の分析と機械学習によるモデル化の基本的な枠組みが理解できます。
・深層学習における時系列モデルの基礎を学ぶことができます。
・深層学習の時系列への適用についての最近の動向を知ることができます。

<プログラム>
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 時間と共に変化する事象を扱う際の留意点

2.機械学習による時系列のモデル化
 2.1 機械学習をどのように活用するか?
 2.2 回帰モデルを用いた予測
 2.3 線形予測モデルによる時系列解析
 2.4 時系列を対象とする識別モデルの作成方法
 2.5 機械学習による異常検知の時系列への適用

3.深層学習による時系列のモデル化
 3.1 順伝播型ニューラルネットワーク
 3.2 再帰型ニューラルネットワーク
 3.3 長・短期記憶(LSTM) とゲート付き再帰型モデル
 3.4 系列変換モデルによる時系列の変換
 3.5 注意型モデル(Attention)による対応付け
 3.6 深層学習の時系列への適用における留意点

4.深層学習による時系列モデルの最近の研究動向

  □質疑応答・名刺交換□

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