リザーバコンピューティングの基礎・最新技術動向から応用まで【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
もっと見る開催日時 | 2023/12/7(木)13:00-16:00 |
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担当講師 | 小林 泰介 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンライン受講:見逃し視聴なし】 36,300円 【オンライン受講:見逃し視聴あり】 41,800円 |
○基礎概念から代表的なモデルであるエコーステートネットワークの設計法、
最新技術動向やロボット分野への応用まで解説!
リザーバコンピューティングの
基礎・最新技術動向から応用まで
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
本セミナーでは,小脳のモデルとして提唱されたリザーバコンピューティングについて,その概念から始め,代表的なモデルであるエコーステートネットワークの設計法や,その最新技術の動向,ロボット分野への応用まで概説する.
◆受講後、習得できること
- リザーバコンピューティングの基礎知識
- エコーステートネットワークの使い方
- リザーバコンピューティングに期待される応用先や展望
など
◆受講対象者
リザーバコンピューティングについて数理や使い道を知りたい方
◆必要な予備知識など
機械学習・ニューラルネットワークの基礎知識
担当講師
国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 助教 小林 泰介 先生
2016年9月に名古屋大学大学院を修了,博士(工学)取得.2016年11月から2022年3月まで奈良先端大学院大学助教.2022年4月から現在まで国立情報学研究所/総合研究大学院大学助教.
2016年4月から10月まで日本学術振興会特別研究員,2018年5月から2019年3月までミュンヘン工科大学滞在研究員,2020年12月から2022年3月までJSTさきがけ研究者.
専門はロボットの運動制御,機械学習理論.
セミナープログラム(予定)
1.リザーバコンピューティングとは
1)概念・基本構造
2)代表モデル:エコーステートネットワーク
3)その他のモデル
4)利用時の基本方針
2.エコーステートネットワークの設計法
1)エコーステートプロパティ
2)ランダムな重み・最小の複雑性
3)記憶容量と非線形性のトレードオフ
4)ニューロンモデル:漏洩積分器
3.リザーバコンピューティングの発展・応用
1)フラクタル構造の導入による継続学習
2)ニューロンモデルのべき乗則化による記憶容量の改善
3)複素空間への拡張による周期データの高精度表現
4)その他の発展・応用事例
4.まとめ
<質疑応答>
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2023年12月7日(木) 13:00-16:00 *途中、小休憩を挟みます。
開催場所
Zoomによるオンラインセミナー
受講料
【オンライン受講:見逃し視聴なし】 1名36,300円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき25,300円
【オンライン受講:見逃し視聴あり】 1名41,800円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
備考
※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。
お申し込み方法
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