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深層学習による時系列予測と振動からの異常検知:技術動向と適用事例

Zoomを使ったライブ配信セミナー

深層学習による時系列予測と振動からの異常検知:技術動向と適用事例

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。

開催日

  • 2020年8月31日(月) 11時00分 17時00分

プログラム

 本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説します。周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説します。振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介します。

  1. 深層学習による時系列の予測
    1. 自己回帰モデルと発展形のモデル
    2. 深層学習による時系列予測
  2. 時系列の特徴量化
    1. 周波数分析による特徴量化
    2. 再帰型ネットワークの適用
    3. 長・短期記憶モデル (LSTM) の適用
    4. 畳み込みネットワークの適用
  3. 振動からの異常検知
    1. 統計的機械学習による異常検知
    2. 深層学習による異常検知
    3. 機械設備の異常検知への適用事例
    4. 技術動向の解説と適用における留意点

講師

主催

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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
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーの受講について

  • 本セミナーは、ビデオ会議ツール「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 をご確認いただき、 ミーティングテスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 受講中の録音・撮影等は、固くお断りいたします。
本セミナーは終了いたしました。