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リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

~時系列データの活用に向けた基礎と応用ポイントを解説~
オンライン 開催 デモ付き

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月16日〜26日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月16日まで承ります。

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基礎から始め、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

  • 2026年9月7日(月) 13時00分16時00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の仕組みと特徴
  • Pythonプログラムを応用した時系列予測問題の解決
  • RCの予測精度や他の類似手法との比較 (計算コストなどの強みと弱み)

プログラム

 過去の時系列データ (例えば日々変動する気温のデータ) が手元にあるとき、ニューラルネットワークを学習することで、将来の予測を行うことができます。リザバーコンピューティング (RC) は数あるニューラルネットワークの中でも単純・高速かつ精度の良い方法として近年注目されています。
 本講義はニューラルネットワークの基礎の解説からはじめ、RCの仕組みを理解した上で実際にサンプルコードを動かして使えるようになることを目標としています。
 ニューラルネットワークの書籍は多数ありますが、本講義の特徴の一つは「RCのミニマルユーザーガイド」をお配りし、それをもとにRCの応用に必要な最低限のエッセンスをお伝えすることです。具体的な時系列予測問題 (応用例) のデモンストレーションを通して、RCの予測精度や他の類似手法との比較 (強みと弱み) 、最新の研究状況までを分かりやすく解説いたします。

  1. はじめに
    1. 時系列予測のための機械学習
      1. AI機械学習の基礎
      2. 教師あり学習
      3. 教師なし学習
      4. 強化学習
      5. 生成AI
    2. 最小二乗法でよくわかる教師あり学習
    3. ニューラルネットワーク
    4. リカレントニューラルネットワーク (RNN)
  2. リザバーコンピューティング (RC)
    1. RCミニマルユーザーガイドの解説
    2. 学習およびテストデータの準備について
    3. RCの学習と高精度予測
    4. 学習データ量の依存性
    5. RCの特徴と他のRNN手法との比較
  3. 非線形システム (カオス時系列) の学習と予測に関する最新研究
    1. 少量のデータを用いたRCの学習と予測 (転移学習)
    2. RCの高精度予測に関する理論研究 〜なぜRCはうまくいくのか〜 (同期現象に基づく理論解明)
    3. 大自由系に対する低次元モデルの構成 (オートエンコーダ)
    • 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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000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 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件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。
  • 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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元の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。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年9月16日〜26日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。

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