センサ ビッグデータ セミナー

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センサ ビッグデータ セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

センサデータを活用する:そのためには?
「介護施設丸ごとセンシング4ヶ月の実験結果と効果」?
「学習時と利用時でデータの分布が異なる問題の解決」?
「機械学習の勘所」も解説!


センサ行動認識・
健康ビックデータ解析


基礎・各要素技術と今後の課題・可能性

講師

九州工業大学 大学院生命体工学研究科
 人間知能システム工学専攻 准教授 博士(工学)  井上 創造 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

1997年九州大学工学部情報工学科卒.2002年九州大学大学院システム情報科学研究科博士後期課程修了・博士(工学).2002年より同システム情報科学研究院・システムLSI研究センター助手.2006年より同附属図書館研究開発室助教授(准教授).2009年より九州工業大学大学院工学研究院基礎科学研究系准教授.2018年より同大大学院生命体工学研究科,現在に至る.この間,2009-2014年九州大学附属図書館特別研究員,2011-012年九州大学大学院システム情報科学研究院非常勤講師,2014年ドイツカールスルーエ工科大学訪問研究員,2015-2016年九州先端科学技術研究所特別研究員,2016年-九州工業大学イノベーション推進機構戦略的研究推進領域兼務.2017年-株式会社TeamAIBOD技術顧問,2017年-理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員.
Web/ユビキタス情報システム、スマートフォンを用いた人間行動認識、センサ情報システムの医療応用、個人情報保護に興味を持つ.現在までに250人規模の約40,000件の行動情報を集め,解析を進めている.

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年7月18日(木) 12:30-16:30
●会場 [神奈川・川崎]川崎市産業振興会館10階第1会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講師より/本セミナーのポイント
本セミナーでは、スマートフォンなどのIoTセンサを用いて人の行動を認識するセンサ行動認識技術および、それらを含めた健康ビッグデータを機械学習により活用するための知識と応用例を紹介する。センサデータを活用するには、ハードウェア・ソフトウェアの知識から、データサイエンスの理論やデータ収集、プロジェクト遂行まで、最新の技術に関して幅広い知識と努力が必要であるが、ここでは、機械学習の最低限の基礎を解説した上で、医療・介護分野のセンサ行動認識に応用した例や、将来予測・要因列挙につなげた例を紹介しながら機械学習の活用の要点を整理する。さらに、特に時系列データ収集の際にデータの高品質化に活用できる技法をいくつか紹介する。

■受講対象者は?
・各種センサデータを用いた研究開発に従事している方
・特に生体情報を取得するためのセンサに従事している方
・IoT、IoH(internet of Human)、IoB(Internet of Body)関連技術の研究者
・医療機器・医療ソフトウェア開発従事者
・生体情報・生体ビッグデータの解析・処理に従事する方、今後そうしたい方
・医療業界・介護業界でビッグデータを用いた新ビジネスを考えている方
・新規性のある研究領域や技術シーズを調査・探索している方

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・IoT時代におけるセンサを用いた人の行動認識技術の基本
・健康ビッグデータ分析の事例や基本的な考え方
・それらの基本となる機械学習技術の基礎
・人工知能を見据えた機械学習の活用の勘所
・データを整備する際に留意する点やノウハウ など

セミナー内容

1. センサ行動認識・健康ビッグデータ解析の概要
 1.1. 推定に応用した例
 1.2. 予測に応用した例
 1.3. 要因分析に応用した例

2. 機械学習の勘所
 2.1. 実はみなさんは機械学習を知っています
 2.2. 多変量データ
 2.3. データの種類
 2.4. 精度について
  2.4.1. 回帰問題の精度
  2.4.2. 分類問題の精度
 2.5. 陥りやすい罠1(定期テストと実力テスト)
  2.5.1. 汎化能力
  2.5.2. 次元の呪い
  2.5.3. 汎化の方法
 2.6. 陥りやすい罠2(要因分析は楽じゃない)
  2.6.1. 交互作用
  2.6.2. 変数重要度

3. データがなければ機械学習できない問題
   〜データサイエンスからデータ育成へ〜

 3.1. 力技で解決する例
  3.1.1. 行動認識クラウドシステム
  3.1.2. スマートフォンセンシング+業務記録
  3.1.3. 介護施設丸ごとセンシング4ヶ月の実験結果と効果
 3.2. 少しスマートに解決する例
  3.2.1. 時刻通りにラベルをつけることができない問題の解決
  3.2.2. 学習時と利用時でデータの分布が異なる問題の解決
  3.2.3. 利用時にデータ欠損が起きる問題の解決
  3.2.4. ラベルづけする人のやる気がない問題の解決
  3.2.5. 学習時に存在しないクラスが出現する問題の解決
  3.2.6. 利用時に簡易なデータしか使えない問題の解決
  3.2.7. センサデータを見てもよくわからない問題の解決

4. 少子高齢化社会における先端人材確保のために
 4.1. DX(デジタルトランスフォメーション)人材育成

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC190706

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