深層学習による時系列モデルと最新の研究事例

　本セミナーでは、深層学習による時系列モデルの基本的な手法と最新の研究事例を解説します。モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM（長・短期記憶）、注意型ネットワーク、コネクショニスト時系列分類法、敵対的生成モデル（GAN）とその時系列への適用について解説します。また最新動向として、動画像、音響信号への適用を中心に、2016年以降の研究事例を紹介します。

【講師】


速水　悟 (ハヤミズ サトル)　氏：岐阜大学　工学部　電気電子・情報工学科　情報コース　教授（博士（工学）） 併任　大学院工学研究科　教授　


【プログラム】


　1　時系列のモデル化
　　1.1　時系列の教師なし学習における特徴抽出と次元削減
　　1.2　時系列を対象とする識別モデルの作成方法
　　1.3　入出力がある場合のモデル化と異常検知への適用

　2　深層学習による時系列のモデル化
　　2.1　再帰型ネットワーク（RNN）の構成
　　2.2　長・短期記憶（LSTM）とゲート付き再帰型モデル
　　2.3　系列変換モデルによる時系列の変換
　　2.4　注意型ネットワーク（Attention）による対応付け
　　2.5　コネクショニスト時系列分類法（CTC）
　　2.6　敵対的生成モデル（GAN）の時系列への適用

　3　深層学習の適用事例
　　3.1　注意型モデルの統合による読唇（動画像）
　　3.2　混合音解析への適用（音響信号）
　　3.3　Multi-head attentionモデル
　　　…その他、2016年以降の研究事例を紹介します。


【受講料】


・お1人受講の場合　47,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）


　受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。


　　 　　　


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


11:00 ～

受講料

50,760円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング
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