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12/20【Live配信(Zoom使用)】 リザバーコンピューティング入門 ~ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測~

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基盤技術・材料共通技術 電気・電子・半導体・通信 生産:製造プロセス・化学工学  / 2021年11月19日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 【Live配信(Zoom使用)】 リザバーコンピューティング入門 ~ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測~
開催期間 2021年10月30日(土)
10:30~16:30
※会社・自宅にいながら受講可能です※
会場名 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナー
会場の住所 東京都 ※会場開催はございません。
お申し込み期限日 2021年10月29日(金)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

【Live配信(Zoom使用)】
リザバーコンピューティング入門
~ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測~

 

■RCと他の機械学習法との相違点や特徴、利点・欠点■
■RCを応用することで解決可能な問題,RCに適した問題の理解■
■RCのプログラムの実装方法と実応用上の問題に適用するための知識■

 

時系列データを用いて将来の時系列を予測・推定するするために

近年着目されているリザバーコンピューティングとは

時系列予測の一般的な機械学習法の初歩、リザバーコンピューティングの特徴、
学習/予測の仕組み、

実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、
具体的な応用例の紹介、、、、

最新の研究状況と展望を分かりやすく解説 

 

講師

 

東京理科大学 理学部第一部 応用数学科 准教授 博士(理学) 犬伏 正信 氏
兼務:大阪大学 大学院基礎工学研究科 招へい准教授
【講師紹介】

 

 受講料(税込)

 

 44,000円( E-Mail案内登録価格 41,800円 )※資料付

   定価:本体40,000円+税4,000円
   E-Mail案内登録価格:本体38,000円+税3,800円

キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の22,000円)

  

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価 35,200円/E-Mail案内登録価格 33,440円 )

 定価:本体32,000円+税3,200円
 E-Mail案内登録価格:本体30,400円+税3,040円
1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。

 

 趣旨

 

  過去の時系列データを用いて将来の時系列を予測・推定する問題(課題)は様々な実応用上重要です。リザバーコンピューティング(RC)は、このような問題に適した機械学習法(ニューラルネットワークの学習法)であり近年着目されています。RCは「学習パラメタに関して線形なモデルで、入出力時系列間の非線形関係を近似する手法」であると言えます。線形なモデルであることから、学習が高速かつ容易で広い実応用が期待できます。本格的な機械学習応用に入る際の第一歩としてRCを使うことも考えられます。
 本講座では、時系列予測の一般的な機械学習法の初歩から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説します。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

・RCと他の機械学習法との相違点や特徴(利点/欠点)が理解できます
・RCを応用することで解決可能な問題,RCに適した問題を理解できます
・RCのプログラムを自身で実装し,実応用上の問題(課題)に適用するための知識を習得できます

 

<対象>

・ライブラリで機械学習を使ってみたことはあるが、ブラックボックスにせずに中身を理解して時系列予測等に応用したい方
・データを用いた時系列予測に興味のある方

 

<講演内容>

1.はじめに:時系列予測の機械学習
 1.1 教師あり学習の初歩:最小二乗法
 1.2 ニューラルネットワーク
 1.3 リカレントニューラルネットワーク
 1.4 リザバーコンピューティングの特徴,他の方法との比較

2.リザバーコンピューティング
 2.1 データの準備(教師データとテストデータ)
 2.2 学習と予測の方法
 2.3 実装例(サンプルコード)の紹介
 2.4 学習と予測のデモンストレーション
 2.5 数理的な性質
 2.6 応用例:非線形システムの状態推定の紹介
 2.7 発展:少量のデータを用いた学習(転移学習)

3.まとめと質疑応答

 

<キーワード>

ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測

  

【ZoomによるLive配信】

・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。

 PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。

・申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。

・事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、

 接続可能か等をご確認ください。

・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・セミナー中、講師へのご質問が可能です。  

 

<配布資料>

電子媒体(PDFデータ/印刷可)を弊社HPのマイページよりダウンロードいただきます。
 (開催2日前を目安に、ダウンロード可となります)
 (ダウンロードには会員登録(無料)が必要となります)

  

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・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名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は、銀行振込(原則として開催日まで)にてお願いします。

会場受講の場合に限り、当日に現金、またはカードでのお支払いが可能です。
会場でクレジットカード支払いの場合は、通信欄に「会場でカード支払い」をご入力下さい。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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