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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
開催日 |
11:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 設備保全・TPM |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | オーム ビル(千代田区神田錦町) |
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
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