2日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
「2日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」実施レポート
活動レポート：学習分析学会 理事 卯木 輝彦
2019年12月21日（土）・22日（日）の2日にわたり、株式会社フォトロン（東京都千代田区）を会場として、セミナー「2日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」を開催いたしました。
本セミナーは、2017年度に開始したディープラーニングセミナーシリーズの一環として実施しております。毎回内容を変えながら今回で5回目の開催となりました。
休日の2日間にもかかわらず、前回までと同様に早期に満席となり、定員を増やしての実施となりました。
参加者の約7割が大学教員の方です。九州、四国、東北、関西、中部、北陸、中国地方など、ほぼ日本全域からお越しいただきました。
講義は、時系列データを用いた将来予測、異常検知、人の活動の分類などの課題にに対して、最新のTensorflow2.0に対応したPythonプログラムを動かしながらハンズオン形式で行いました。
利用するデータは、練習用の架空のデータではなく、インターネット経由で入手可能な実データです。
参加者の多くは、自分自身が抱えている課題と照らして、セミナーで実行した手法がどのように活用可能かを考えながら受講していました。
休憩時間や終了後にも、実問題への活用の観点から多くの質問をいただきました。この分野への関心の高さを実感しました。
今後も継続的に、このようなセミナーの開催を検討していきたいと考えております。
| 開催日 | 2019年12月21日(土) 13：00～ |
|---|---|
| 開催概要 | 【開催日時】 1日目：12月21日（土）13：00～17：30（開場12:30） 2日目：12月22日（日）10：00～16：30（開場 9:40） 学習分析学会では、2017年より通算4回にわたりディープラーニングのセミナーを開催し、これまでに延べ100名以上の方に受講していただきました。 今回のセミナーは、2018年度に開催し早期に満席となってしまった2回のセミナー「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（導入編）」および「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（実践編）」を、1回2日間で学べるように再構成したものです。最新のTensorflow 2.0への対応と内容の一部拡充を行いました。 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、およびPythonプログラミング初心者を対象としています。Pythonで時系列データを扱うための一連の流れをステップバイステップで実行し、オープンデータを使い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。実データで解析をするための足掛かりとなります。 ■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。 【主要学習項目】 1．プログラム環境とPythonの基礎 ・Google Colaboratoryの使い方 ・外部データの読み込み ・Pythonでのデータ操作 2．時系列データの探索的データ解析、可視化、特徴量の抽出 ・時系列データの操作と確認方法 ・データの可視化 ・周波数分析 ・音声データの取り扱い 3．ディープラーニングプログラミング ・ディープラーニング概要 ・Tensorflow2.0/Kerasディープラーニングプログラミングの基礎 4．時系列データのためのディープラーニングプログラム ・オートエンコーダ/RNN/LSTM/ ・予測問題 ・異常検知 ・センサーデータを使った人間行動の分類 【PC動作環境情報】 ■WiFi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。 ■ WiFi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WiFi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、Tensorflow2.0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 ■時系列データの可視化および探索的データ解析ができる ■RNN/LSTM, オートエンコーダの概要を理解する ■LSTMによる予測および分類の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 | ■これからPythonで時系列データ解析を始めたい初心者の方 ■なんらかのプログラミングの経験がある ■WiFi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 【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。 ■2018年12月15日開催の「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】」、および2019年2月2日開催の「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【実践編】」と、重複する内容を多く含みます。 |
| 講師 | 佐藤 伸也（茨城大学 准教授） 加藤 利康（日本工業大学 講師） 卯木 輝彦（株式会社フォトロン 研究開発センター長、JASLA理事） |
| 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 ：￥20,000／人（税込） ■学習分析学会非会員：￥30,000／人（税込） ※参加費は2日間分の金額です ※2日目のみお弁当付き |
| 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％ |