……会場（対面）受講
★リザバーコンピューティングの仕組みや、適用可能なタスク、現場適用する際の具体的な設計手法やチューニング方法について、実習を交えて解説
講師
株式会社セック 第二開発ユニット テクニカルマネジャー 建部 貴隆 氏
講師紹介
■ご略歴：
2004年 株式会社セック入社
主な従事実績
- 衛星搭載ソフトウェア開発プロジェクト (2004～2006)
- ロボティクス関連開発プロジェクト (2007～)
- エッジAI研究開発プロジェクト （2022～）
■専門および得意な分野・研究：
組込ソフトウェア開発
ロボティクス分野
エッジAI分野
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日時・会場・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年10月17日(金) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●会場：[東京・大井町]きゅりあん 4階第2特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料：
【会場受講】：1名57,750円(税込（消費税10％）、資料付、ＰＣ費用込)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき46,750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」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
お申込みはこちらから
会場（対面）セミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。
●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●録音・撮影行為は固くお断りいたします。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください（パソコン実習講座を除きます。）
セミナーポイント
■はじめに
深層学習を中心とするAI技術は多くの現場で適用が進んでいますが、演算に要するエネルギーと学習コストの高さは、専用ハードウェアが次々に開発されている現在においても未解決の課題です。「リザバーコンピューティング」は、深層学習とは異なる特徴を持ち、上記の課題解決に繋がる技術です。
本セミナーでは、リザバーコンピューティングの仕組みや、他の技術との比較について説明します。適用可能なタスクや、現場適用する際の具体的な設計手法やチューニング方法について、実習も含めて、お伝えします。
■ご講演中のキーワード：
AI、エッジAI、リザバーコンピューティング、時系列データ、FPGA
■受講対象者：
・ ソフトウェア、システム開発その他関連企業の技術者
・ 深層学習の現場適用などで課題を抱えている企業の技術者
■必要な予備知識：
特に必要なし
■本セミナーで習得できること：
・リザバーコンピューティングの原理に関する基礎知識
・リザバーコンピューティングの適用対象
・リザバーコンピューティングのチューニング方法
セミナー内容
1.導入：現場をとりまく状況
（１）消費電力の課題
（２）深層学習の現場適用の課題
2.リザバーコンピューティングの基礎
（１）リザバーコンピューティングの原理
- ネットワークの構成
- 認識(学習)の仕組み
（２）リザバーコンピューティングの特徴
- 他の技術(ROCKET, LSTM等)と比較した時の優位点
- 少ないデータで学習
- 時間単位性能比の優位性
- リザバーに適したタスク：時系列データ
（３）リザバーコンピューティングの適用例の紹介
- 分類タスクへの適用
- 音の分類タスク
- 振動データの分類タスクへの適用
- 異常検知への適用
- 音を使った異常検知タスクへの適用
3.リザバーコンピューティング実習※実習の情報は後日追記致します。ＰＣは弊社でご用意致します
ツール・サンプルデータを配布し、リザバーコンピューティングでの認識処理を実習します。
サンプルデータとしては、IMUのデータや、モーター駆動時のデータ(電流、トルクなど)、音声等のデータを使う予定です。
実習は、課題のステップを踏んで理解を深めていきます。
（１）実習に関する説明
- ツール使い方
- 入/出力データの設計
- チューニング
（２）実習
- サンプルデータを使った認識処理の作成
- 認識処理のブラッシュアップ
4.エッジAIへの適用
（１）チップ化、FPGA活用によるエッジAIへの適用可能性
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