Keras/Python3で学ぶ ディープラーニングによる時系列データ解析入門【実践編】
お申込みが定員に達しましたので、申込受付を終了いたしました。
沢山のお申込みをいただきありがとうございました。 セミナー事務局
| 開催日 | 2019年02月02日(土) 10：30～17：45 |
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| 開催概要 | 【進め方や特徴】 このセミナーは、ディープラーニングによる時系列データ解析をこれから勉強したい方、興味はあるが何をどうやって勉強すれば良いかわからない方を対象としています。 実データを使い、Pythonプログラムをステップバイステップで実行することで、ディープラーニングによる異常検知や分類問題を体験します。 ■ 数学の知識がなくても、Pythonプログラムによる時系列データの扱い方を体験的に学べます。 ■ PC（WindowsまたはMac）を持参するだけでOK。Chrome ブラウザが使用できれば、他のソフトウェアをインストールする必要はありません。 ■ 時系列データに焦点をあてます。昨年度、本会で開催した「Keras x Python3で学ぶ ディープラーニング」を受講された方も、新たな内容を学ぶことができます。 【主要学習項目】 1．入門 ● プログラム環境の確認 ● Pythonによるデータ処理の基本 ● ディープラーニング概要 2．時系列データの探索的データ解析（EDA）と可視化 ● データの確認、簡単な統計処理 ● matplotlib, seabornなどで可視化 ● 時系列データの処理 3．実データを使ったディープラーニングによる時系列データ分析 ● センサーデータを使った動作分類 ● LSTMによる予測問題 ● オートエンコーダによる異常検知 【PC動作環境情報】 ■ Wi-Fi通信可能かつChromeブラウザでインターネットに接続できるPC（Windows または MacOS）をご持参ください。 ■ Wi-Fiのアクセスポイントは主催者にて用意いたします。 ご持参頂いたWi-Fiルータ等でのご受講でも構いません。 【写真等記録情報の使用許諾のお願い】 小会では、広報活動及び会員サービスの向上に活用するため、ビデオ撮影、音声収録、写真撮影、受講アンケートを実施しています。これら映像、音声、画像、コメント（以下、記録情報）は、小会の関わるWebコンテンツ及び紙媒体の配布資料等に活用させていただく可能性があります。 小会活動へのご参加は、記録情報の活用にご承諾いただけたものとさせていただきます。 |
| 学習目標 | ■ Google Colaboratory上で、Kerasを使ったディープラーニングのプログラムを実行できる ■ RNN/LSTM, オートエンコーダの概要を理解する ■ LSTMによる予測プログラムを実行できる ■ オートエンコーダによる異常検知プログラムを実行できる |
| 参加対象者 | ■ ディープラーニングによる時系列データ解析を始めようとしたが、何から始めればいいか分からない方 ■ Pythonを少しは触ったことがある ■ ディープラーニングの初歩的概念を知っている ■ Wi-Fi通信可能かつChromeブラウザでインターネットに接続できるPC（Windows または MacOS）を持参できる方 |
| 講師 | 株式会社フォトロン 研究開発センター長 卯木輝彦 茨城大学 全学教育機構 准教授 佐藤 伸也 |
| 会場 | 株式会社フォトロン 会議室 （東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング21階） |
| 定員 | 20名 ※最低催行人数：3名 ※開催1週間前までに、お申込人数が最低催行数に満たない場合は中止とさせていただきます。予めご了承ください。 |
| 参加費 | ■学習分析学会会員 ：￥15,000／人（税込）お弁当付き ■学習分析学会非会員：￥20,000／人（税込）お弁当付き 【参加に際してのお願いと確認】 ■ このセミナーは初心者の方を対象としています。Tensorflow, Chainerなどを御自身で動かし学ぶことができる方には、物足りない内容です。 ■ 2018年12月15日開催予定の「Keras/Python3で学ぶ ディープラーニングによる時系列データ解析入門【導入編】」と合わせて受講することをお勧めします |
| 支払い方法と領収書発行 | ■支払方法 ：当日会場受付時に現金支払 ■領収書発行：領収書をご要望の方は、お申し込みの領収書欄に「宛名」をご入力ください。入力いただきましたお宛名で用意いたします。 |
| キャンセルについて | 申込後のキャンセルは、早めにご連絡ください。（連絡先：info@jasla.jp） 開催の５日前より以下のキャンセル料金が発生いたします。なお、キャンセル料に関しては、後日請求となります。 ・開催５日前～３日前のキャンセル料は、参加料の50％ ・開催２日前～当日のキャンセル料は、参加料の100％ ・連絡なしの不参加は、参加料の100％ |