時系列データ分析の基礎と進め方～時系列データの特徴、前処理・モデル化手法から異常検知・Pythonによる実装まで～

セミナー趣旨

  センサ技術の進歩などにより、様々な分野で高頻度・高精度な時系列データが得られるようになった。これに伴い、膨大なデータの処理と解析が重要な課題となっている。
  時系列データによる予測は、設備保全、異常検知、需要予測、交通予測など多くの場面で必要とされる。ただし、これらのデータを適切に処理・解析しなければ、有効活用できない。
  本講演では、時系列データの前処理、特徴抽出、機械学習による予測モデルの活用について紹介する。また、Pythonを用いて時系列データの前処理や特徴抽出、予測モデルの構築方法を学ぶ。

受講対象・レベル

製造業・インフラ・物流などの技術者で設備の予知保全や異常検知を行いたい方やセンサーデータを活用した業務改善を目指す方、
データサイエンスやAIに興味がある方　など

習得できる知識

・時系列データの前処理と特徴抽出の方法
・機械学習による予測・異常検知の技術
・Pythonを使った実践的なデータ解析スキル
・実務への応用力（需要予測、設備保全など） 

セミナープログラム

1. 時系列データ解析の必要性
　- 時系列データの重要性
　- センサ技術の進歩とデータ活用
2. 基本概念
　- 時系列データとは何か
　- 特徴や他のデータとの違い
　- データの量・質・処理の難しさ
3. 時系列データ解析処理のすすめ方
　- 前処理方法
　- 特徴量エンジニアリング
　- モデル構築（選択・学習）
　- 評価・チューニング・応用
4. 機械学習による時系列データ処理
　- 予測・異常検知手法
　- 使用するアルゴリズムの概要
5. Pythonによる実践
　- 使用するライブラリとツール 
　- 解析例
6. 応用事例の紹介
　- AIを利用した外観検査
　- 機器・設備の異常検知・故障予知
7. まとめ
＜質疑応答＞ 

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

＊本講座ではPythonによる実践は講師の実演のみとなり、受講者側での実習は実施しません。
＊実演に使用するPythonプログラムファイルは、受講者に配布致します。

セミナー講師

 群馬大学 大学院理工学府・理工学部理工学教育センター 准教授 博士（工学）　 茂木 和弘 氏

■ご略歴
1993年 4月　群馬大学工学部情報工学科　助手
2007年 4月　群馬大学大学院工学研究科生産システム工学専攻　助教
2013年 4月　群馬大学理工学研究院知能機械創製部門　助教
2014年 4月　群馬大学学術研究院（大学院理工学府知能機械創製部門）　助教
2024年11月　群馬大学大学院理工学府・理工学部　理工学教育センター　准教授（現在に至る）
■ご専門および得意な分野・ご研究
人工知能、並列分散システム、組込みシステム

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：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

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 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。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 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
  →こちらをご確認ください