. .
セミナー・イベントTOPへ戻る

・データの前処理から初め、各種モデルの作成方法から予測に至る一貫した手順を学び、応用に活かすための講座
・利用にあたって基礎やノウハウの蓄積が不可欠なAIによる時系列解析の最新技術を先取りし、実務に応用しよう!


AIとARMA(自己回帰移動平均モデル)による時系列解析の最新技術とその応用
〜 時系列処理の基本と統計処理、モデル構築における自己相関関数の利用法、AIとARMAの利用法と性能評価 〜



■開催日時:2019年06月14日(金) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・時系列解析に興味があり、各種のデータに応用し業務に活かしたいと考えている方
・従来の時系列解析のみならず、最新のAIに興味があり、理解し応用したいと考えている方
・システム、画像、機械、医療、電力、気象、金融ほか関連企業の方

■予備知識:
・予備知識は特に必要としませんが、簡単な統計に関する知識があるとより理解が深まります

■修得知識:
・時系列解析の基礎から応用まで理解でき、従来の手法のみならず最新のAIによる新たな手法も習得できます

■講師の言葉:
 時系列解析の目的は、時間的にしかも不規則に変動する対象を分析し、将来の動向を予測することで、工学、
金融などさまざまな分野で、実用的な解析および予測ツールとして役立っています。本セミナーは初心者にも
理解できるように、基礎からその応用まで一貫して習得できるように構成しました。
 最近では従来のARMA(自己回帰移動平均)モデルのみならず、AI(人工知能)の方法である
ニューラルネットワークモデルが注目されています。両者の使用方法の違い、データ構造に依存した性能の
違いなど、具体例を用いて説明します。データの前処理から初め、各種のモデルの作成方法から予測に至る
一貫した手順を学びます。特に、研究が進行中のAIモデルでは、プログラムは作成できても実際に利用するには、
基礎、ノウハウを蓄積することが不可欠で、それにより深く幅広い応用が可能になります。初めての方はもちろん、
AIを用いた最新手法を利用したいと考えている実務経験のある方にも有用なセミナーになると思います。



1.時系列処理の基本
  (1).時系列解析の概説
    a.具体的な応用例を用いて、AI(人工知能)モデル、
      ARMA(自己回帰移動平均)モデル等を用いた
      モデル作成から予測に至る手順を概説
    b.AIモデルとARMAモデルの性能の違いを概観
  (2).時系列の統計処理
    a.前処理、データの加工、季節変動による定常化、
      ボックス・ジェンキンス法等
    b.自己相関関数、偏自己相関関数など
      時系列の統計量の意味と計算方法
    c.モデル構築における自己相関関数の利用法

2.時系列モデルと評価
  (1).モデルの表現
    a.ARMAモデル、SARIMA(自己回帰和分移動平均)モデル等の構成
    b.AIモデルとしてのNN(ニューラルネットワーク)、
      RNN(リカレント型NN)の構成
    c.両モデルの構造上の違いとその意味
  (2).AIとARMAの利用法と性能評価
    a.データの生成過程(線形か非線形)の違いとモデルの選択
    b.残差(1時刻先予測誤差)によるモデルの評価
    c.情報量等のモデルの選択基準

3.時系列解析の応用とまとめおよび展望
  (1).AIとARMAの応用例、特徴のまとめ
    ・機械の故障診断、動画からのデータ分析、電力需要、医療、株価、気象、地震観測など
  (2).研究が進行中のAIの時系列モデルを応用する上での留意点と課題

Copyright (C) 2019 NTS Inc. All right reserved.