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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★ライブラリに頼らない機械学習を用いた時系列予測。


リザバーコンピューティング
〜応用のための徹底解説と応用例の紹介〜

<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 先生
(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-)


日時・会場・受講料

●日時 2021年11月25日(木) 13:00-15:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名33,000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22,000円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名38,500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27,500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・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*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。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●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・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。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下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 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でカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →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
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)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「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 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。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※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、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(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を用いて将来の時系列を予測する問題(課題)は様々な実応用上重要です.リザバーコンピューティング(RC)は,このような問題に適した機械学習法(ニューラルネットワークの学習法)であり近年着目されています.RCは「学習パラメタに関して線形なモデルで,入出力時系列間の非線形関係を近似する手法」であると言えます.線形なモデルであることから,学習が容易で広い実応用が期待できます.本格的な機械学習応用に入る際の第一歩としてRCを使うことも考えられます.
 本講座では,時系列予測の一般的な機械学習法の初歩から始め,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します.


■受講後、習得できること
・RCと他の機械学習法との相違点や特徴(利点/欠点)が理解できます.
・RCを応用することで解決可能な問題,RCに適した問題を理解できます.
・RCのプログラムを自身で実装し,実応用上の問題(課題)に適用するための知識を習得できます.

セミナー内容

1.はじめに:時系列予測の機械学習
 1.1 教師あり学習の初歩:最小二乗法
 1.2 ニューラルネットワーク
 1.3 リカレントニューラルネットワーク
 1.4 リザバーコンピューティングの特徴,他の方法との比較

2.リザバーコンピューティング
 2.1 データの準備(教師データとテストデータ)
 2.2 学習と予測の方法
 2.3 実装例(サンプルコード)の紹介
 2.4 学習と予測のデモンストレーション
 2.5 数理的な性質
 2.6 応用例:非線形システムの状態推定の紹介
 2.7 発展:少量のデータを用いた学習(転移学習)

3.まとめと質疑応答

セミナー番号:AF211186

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