★リザバーコンピューティングの導入から類似手法との比較，デモンストレーション，最新の研究動向までをわかりやすく丁寧にご紹介
★ミニマルユーザーガイドとPythonサンプルプログラム（時系列予測）付き

初学者のためのリザバーコンピューティング入門：基礎から具体的応用，最新研究まで

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

東京理科大学　理学部第一部　応用数学科　准教授　犬伏　正信氏
（大阪大学大学院基礎工学研究科・招へい准教授兼職）

講師紹介

■主経歴等
2012/04～2013/03 京都大学数理解析研究所・日本学術振興会特別研究員(DC2)
2013/04～2018/02 NTT コミュニケーション科学基礎研究所・研究員
2018/03～2021/03 大阪大学大学院基礎工学研究科・助教
2021/04～現職

■専門および得意な分野・研究
非線形力学系理論の情報科学・流体力学への応用

■本テーマ関連の専門学協会等での委員会活動
電子情報通信学会会誌編集委員 (2016-2018)
日本流体力学会学会誌「ながれ」編集委員 (2019-)，流体数理OS オーガナイザ (2019-)
日本物理学会領域11運営委員（応用数学・力学系・流体力学分野担当）(2021-)

<その他関連セミナー>
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日時・会場・受講料

●日時　2025年6月26日（木）　13:00-16:30
●会場　会場での講義は行いません。
●受講料
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600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・録画行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

オンラインセミナーご受講に関する各種案内（ご確認の上、お申込みください。）
・PC／タブレット／スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット回線速度の目安（推奨）　下り：20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom

Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）

・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
　→ 確認はこちら
　→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
　　カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
　　お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
　→音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
　→参加方法はこちら
　→一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
　　対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティングをお願いします。
　　（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）

申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
（クリックして展開）

・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
　ex) 2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
　※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
　※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
　　上記例の場合、2/8（水）から開始となっても2/17まで視聴可能です。
　※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
　※原則、配信期間の延長は致しません。
　※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
　　（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。
　→見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」　

セミナーポイント

■講座のポイント
　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。

■受講後、習得できること
・リザバーコンピューティングの仕組みと特徴の理解
・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）の理解

セミナー内容

■講演プログラム
1.はじめに
　(1)時系列予測のための機械学習
　　1-1　ＡＩ機械学習の基礎
　　1-2　教師あり学習
　　1-3　教師なし学習
　　1-4　強化学習
　　1-5　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）
　(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）

セミナー番号：AD2506Z5

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