技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

リザバーコンピューティング入門

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~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、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いたします。

開催日

  • 2021年12月20日(月) 13時00分16時30分

受講対象者

  • データを用いた時系列予測に関心のある方

修得知識

  • リザバーコンピューティングと他の機械学習法との相違点や特徴 (利点/欠点)
  • リザバーコンピューティングを応用することで解決可能な問題、リザバーコンピューティングに適した問題
  • リザバーコンピューティング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

プログラム

 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, Reservoir Computing) 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。

  1. はじめに:時系列予測の機械学習
    1. 教師あり学習の初歩:最小二乗法
    2. ニューラルネットワーク
    3. リカレントニューラルネットワーク
    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
    1. データの準備 (教師データとテストデータ)
    2. 学習と予測の方法
    3. 実装例 (サンプルコード) の紹介
    4. 学習と予測のデモンストレーション
    5. 数理的な性質
    6. 応用例:非線形システムの状態推定の紹介
    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

講師

  • 犬伏 正信
    東京理科大学 理学部第一部 応用数学科
    准教授

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 30,400円 (税別) / 33,440円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 22,000円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 20,000円(税別) / 22,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 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」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • 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。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/5/21 マテリアルズ・インフォマティクスと第一原理計算による材料研究の実践 オンライン
2026/5/21 マテリアルズインフォマティクスのための実験データ統合、データベース構築と活用例 オンライン
2026/5/21 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2026/5/22 AIエージェントの基礎と業務導入のポイント オンライン
2026/5/25 ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実施手順 オンライン
2026/5/25 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2026/5/26 外観検査の自動化におけるAI活用の実際 オンライン
2026/5/26 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 オンライン
2026/5/27 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 オンライン
2026/5/28 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 オンライン
2026/5/29 車載用ソフトウェア設計手法と信頼性・安全性保証のポイント オンライン
2026/6/1 車載用ソフトウェア設計手法と信頼性・安全性保証のポイント オンライン
2026/6/2 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 オンライン
2026/6/3 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/4 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/4 外観検査の自動化におけるAI活用の実際 オンライン
2026/6/9 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/10 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/11 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/6/12 知的センシングの要素技術と実装アプローチ オンライン

関連する出版物