初心者向けセミナーです 深層学習による時系列予測と振動からの異常検知：技術動向と適用事例

周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説
振動による異常検知について機械設備への適用事例も紹介！　

セミナー趣旨

　本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説します。周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説します。振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介します。　

セミナープログラム

1　深層学習による時系列の予測
　　1.1　自己回帰モデルと発展形のモデル
　　1.2　深層学習による時系列予測

2　時系列の特徴量化
　　2.1　周波数分析による特徴量化
　　2.2　再帰型ネットワークの適用
　　2.3　長・短期記憶モデル（LSTM）の適用
　　2.4　畳み込みネットワークの適用

3　振動からの異常検知
　　3.1　統計的機械学習による異常検知
　　3.2　深層学習による異常検知
　　3.3　機械設備の異常検知への適用事例
　　3.4　技術動向の解説と適用における留意点

セミナー講師

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　  
＜略歴、等＞
　1981年　東京大学大学院　工学系研究科　修士課程修了。
　同年 　　通商産業省工業技術院　電子技術総合研究所(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所)。
　1989年　カーネギーメロン大学　客員研究員。
　1994年　フランス国立科学研究院機械情報学研究所　客員研究員。
　2002年　岐阜大学　教授。
　　現在に至る。  
＜研究分野＞
　 人間情報学 / 知覚情報処理 / 知覚情報処理・知能ロボティクス（音声・音楽情報処理）

セミナー受講料

お1人様受講の場合　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

51,700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   設備保全・TPM
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