深層学習による時系列モデルと最新の研究事例

【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。