時系列データの特徴量抽出と制御設計・異常予知への応用【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2023年8月18日（金）10:30~16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 蜷川 忠三 氏 |
| 開催場所 | ハイブリット開催 |
| 定員 | 定員あり、マスク着用、手指消毒の励行にて実施いたします |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★疑似ステップ応答、エミュレータなどによる学習データの生成！
★IoT時系列データの収集、ゾーン選別とは！ 実際に収集した時系列データを用いて実践的に解説！
時系列データの特徴量抽出と
制御設計・異常予知への応用
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
今後，IoTデータ収集により時系列データがあふれる時代となろう。その高度利用のためにデジタルモデリング技術が重要となってくる。本セミナーは，制御分野における時系列データから制御系設計，および，突発的異常発生予知のモデリングを紹介する。産業界の制御開発者向けに，実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説する。なお，本内容のソースコード付き書籍が出版済みである。
習得できる知識
時系列データの基礎、制御モデル、時系列データの特徴量抽出、ディープラーニング、時系列モデルによる最適探索、学習データ収集の人工的増強、学習データ生成など
担当講師
Ｎ研究所(株) 代表取締役／岐阜大学 客員教授 蜷川 忠三 氏
セミナープログラム（予定）
1.時系列データ
1.1 時系列データとは
1.2 時系列データと制御モデル
1.3 時系列制御モデリングと機械学習
2.線形時系列モデリング
2.1 重回帰モデルとARモデルの基礎
2.2 実例１：安定区間重回帰モデル
2.3 実例２：ステップ応答ARモデル
3.ディープラーニングモデリング
3.1 時系列データのディープラーニング
3.2 実例３：ステップ応答ARニューラルネットワーク
3.3 実例４：ディープラーニング突発事象予知モデル
4.時系列専用ニューラルネットによる異常予知
4.1 LSTMニューラルネットワークの基礎
4.2 実例５：電力卸市場LSTMモデル
4.3 実例６：設備突発事象予知LSTMモデル
5.時系列モデルによる最適探索
5.1 最適探索制御の基礎
5.2 実例７：電力料金最適探索制御
5.3 実例８：大規模探索の実用的打切り
6.時系列学習データの現実
6.1 実例９：疑似ステップ応答学習データ生成
6.2 実例１０：学習データ収集の人工的増強
6.3 実例１１：エミュレータによる学習データ生成
7.時系列モデリングの実作業
7.1 IoT時系列データ収集方法
7.2 時系列学習データのゾーン選別
7.3 モデリングツールか自作か
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2023年8月18日（金）10:30~16:30
開催場所
ハイブリット開催
対面：［東京・五反田］日幸五反田ビル8F 技術情報協会セミナールーム
オンライン：Zoomによるオンライン受講
受講料
1名につき55,000円(消費税込･資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
備考
オンライン受講：資料は事前に紙で郵送いたします。
会場受講：資料はセミナー当日に会場でお渡しいたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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