化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

トリケップスセミナー

     開催日時:2019年6月6日(木)11:00~17:00
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 47,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)

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>
 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)。

セミナーの概要

 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)、注意機構、コネクショニスト時系列分類法、生成モデルと時系列への適用について解説します。技術動向として、動画像、音響信号、振動データへの適用を中心に、最新の研究事例を紹介します。

講義項目

 1 時系列のモデル化
  1.1 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 時系列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 注意機構(Attention)とTransformer
  2.5 コネクショニスト時系列分類法(CTC)
  2.6 生成モデルの時系列への適用

 3 深層学習の適用事例
  3.1 注意機構の動画像認識への応用
  3.2 時系列モデルの活用事例と留意点
   …その他、最新の研究事例を紹介します。