サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
時系列データの分析の基礎と応用
～網羅的に基礎的事項から最先端の応用を解説～
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
時系列データの基本、収集・前処理、分析法、、、
統計的処理、スペクトル解析、線形予測分析、想定される問題点と解決方法
実務での応用例、高次統計量、適応フィルタ、、、、、
時系列データの分析を基礎編・応用編にわけて網羅的に解説
データを“時系列”で分析することでわかる事とは、またそれをどう活用できるのか
統計的処理、スペクトル解析、線形予測分析、想定される問題点と解決方法
実務での応用例、高次統計量、適応フィルタ、、、、、
時系列データの分析を基礎編・応用編にわけて網羅的に解説
データを“時系列”で分析することでわかる事とは、またそれをどう活用できるのか
| 日時 | 【ライブ配信】 2024年8月26日（月） 10:00～16:00 |
|
|---|---|---|
|
受講料(税込)
各種割引特典
|
55,000円
( E-Mail案内登録価格 52,250円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円
|
|
|
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円)
定価：本体38,000円＋税3,800円 E-Mail案内登録価格：本体36,200円＋税3,620円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
||
| 配布資料 | 製本資料(開催日の4、5日前に発送予定) ※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、 開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 | |
| オンライン配信 | ライブ配信(Zoom) ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |
セミナー講師
セミナー趣旨
本講座では、内容の理解を深めて頂くことを前提に、時系列データの分析について網羅的に解説します。前半後半として基礎編と応用編に大きく分け、基礎的事項から最先端の応用までをカバーします。
基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、統計的処理に発展し、時系列データ分析の基礎を把握し、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を網羅します。また、様々な性質のデータへの対応を考慮して、時変性対策法や平滑化、予測などが可能なカルマンフィルタ等についても言及します。応用編では、実際に主流となっているスペクトル解析のパラメトリック法を適用する場合に遭遇する問題を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを細部まで解説します。そして、様々な時系列データの応用例を紹介した後、有力な一つの拡張法として高次統計量について発展します。また、一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることから、最後に適応フィルタについてその概念と利用の仕方、最近の研究動向などを説明します。
基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、統計的処理に発展し、時系列データ分析の基礎を把握し、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を網羅します。また、様々な性質のデータへの対応を考慮して、時変性対策法や平滑化、予測などが可能なカルマンフィルタ等についても言及します。応用編では、実際に主流となっているスペクトル解析のパラメトリック法を適用する場合に遭遇する問題を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを細部まで解説します。そして、様々な時系列データの応用例を紹介した後、有力な一つの拡張法として高次統計量について発展します。また、一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることから、最後に適応フィルタについてその概念と利用の仕方、最近の研究動向などを説明します。
セミナー講演内容
時系列データの分析：基礎編
1．時系列データ
1.1 時系列データの例
1.2 前処理の必要性
2．信号処理の基礎
2.1 サンプリングと離散時間信号
2.2 ディジタルフィルタリング
2.3 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
2.4 高速フーリエ変換と実際の利用
3．統計的処理の基礎
3.1 定常性と非定常性
3.2 １次統計量と２次統計量
3.3 自己相関関数とパワースペクトル
3.4 フィルタモデルでの入出力関係
4．スペクトル解析
4.1ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
4.2モデル当てはめ
ARモデル、MAモデル、ARMAモデル、ARIMAモデル、SARIMAモデル
4.3次数決定
FPE、AIC、MDL
5．スペクトル解析の広がり
5.1 時変データ分析
5.2 カルマンフィルタ
5.3 多変量解析
時系列データの分析：応用編
6．線形予測分析の実際
6.1 自己相関法の計算
6.2 共分散法の計算
6.3 改良共分散法の計算
7．考慮すべき問題点と解決方法
7.1 窓関数の選択
7.2 入力信号依存性
7.3 推定方法の選択
8．応用例
8.1 音応用
8.2 画像応用
8.3 通信応用
8.4 経済データ応用
8.5 地質データ応用
9．高次統計量
9.1 ２次統計量と高次統計量
9.2 高次統計量とフィルタモデル
9.3 高次統計量の利用例
音利用、通信利用等
10．適応フィルタ
10.1 適応アルゴリズム
10.2 実際の応用例
10.3 先端の研究紹介
質疑応答
1．時系列データ
1.1 時系列データの例
1.2 前処理の必要性
2．信号処理の基礎
2.1 サンプリングと離散時間信号
2.2 ディジタルフィルタリング
2.3 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
2.4 高速フーリエ変換と実際の利用
3．統計的処理の基礎
3.1 定常性と非定常性
3.2 １次統計量と２次統計量
3.3 自己相関関数とパワースペクトル
3.4 フィルタモデルでの入出力関係
4．スペクトル解析
4.1ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
4.2モデル当てはめ
ARモデル、MAモデル、ARMAモデル、ARIMAモデル、SARIMAモデル
4.3次数決定
FPE、AIC、MDL
5．スペクトル解析の広がり
5.1 時変データ分析
5.2 カルマンフィルタ
5.3 多変量解析
時系列データの分析：応用編
6．線形予測分析の実際
6.1 自己相関法の計算
6.2 共分散法の計算
6.3 改良共分散法の計算
7．考慮すべき問題点と解決方法
7.1 窓関数の選択
7.2 入力信号依存性
7.3 推定方法の選択
8．応用例
8.1 音応用
8.2 画像応用
8.3 通信応用
8.4 経済データ応用
8.5 地質データ応用
9．高次統計量
9.1 ２次統計量と高次統計量
9.2 高次統計量とフィルタモデル
9.3 高次統計量の利用例
音利用、通信利用等
10．適応フィルタ
10.1 適応アルゴリズム
10.2 実際の応用例
10.3 先端の研究紹介
質疑応答
関連商品
セミナー
番号 A240719
開催日
07月19日
【研究開発における現代のタイムパフォーマンス向上法】材料・プロセス・分析データとインフォマティクス～ 機械学習、深層学習、生成AI活用へ ～
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240722
開催日
07月22日
08月02日
セミナー
番号 B240795
開催日
07月25日
＜時系列データから系統的に信号成分を取り出す＞カルマンフィルタの基礎理論（原理と計算法）と実問題への応用
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240726
開催日
07月26日
＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、『計算科学シミュレーション技術』
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240741
開催日
07月31日
機械学習による適応的実験計画－ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践－
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240882
開催日
08月02日
少量データを有効活用する機械学習の実践方法
受講可能な形式：【ライブ配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B240838
開催日
08月28日
セミナー
番号 B240933
開催日
09月13日
ウェルビーイング・ウェルネス領域における市場参入、事業・製品開発のヒント
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化粧品
エレクトロニクス
セミナー
番号 B240919
開催日
09月19日
Transformerニューラルネットの原理と産業現場応用への研究
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B240960
開催日
09月20日
AI・機械学習の従来型研究開発への現実的な組み込み方および、データベースの構築と機械学習との連携・運用
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化学・材料
通信講座
番号 V240301
開講日
03月11日
受付終了
Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
第１講 【機械学習とPythonの基礎】
第２講 【教師あり学習】
第３講 【教師なし学習】
ビジネススキル・新規事業
医薬品 | 医療機器 | 化粧品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 A240719
開催日
07月19日
【研究開発における現代のタイムパフォーマンス向上法】材料・プロセス・分析データとインフォマティクス～ 機械学習、深層学習、生成AI活用へ ～
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240722
開催日
07月22日
08月02日
セミナー
番号 B240795
開催日
07月25日
＜時系列データから系統的に信号成分を取り出す＞カルマンフィルタの基礎理論（原理と計算法）と実問題への応用
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240726
開催日
07月26日
＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、『計算科学シミュレーション技術』
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240741
開催日
07月31日
機械学習による適応的実験計画－ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践－
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B240882
開催日
08月02日
少量データを有効活用する機械学習の実践方法
受講可能な形式：【ライブ配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B240838
開催日
08月28日
セミナー
番号 B240933
開催日
09月13日
ウェルビーイング・ウェルネス領域における市場参入、事業・製品開発のヒント
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化粧品
エレクトロニクス
セミナー
番号 B240919
開催日
09月19日
Transformerニューラルネットの原理と産業現場応用への研究
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B240960
開催日
09月20日
AI・機械学習の従来型研究開発への現実的な組み込み方および、データベースの構築と機械学習との連携・運用
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化学・材料
通信講座
番号 V240301
開講日
03月11日
受付終了
Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
第１講 【機械学習とPythonの基礎】
第２講 【教師あり学習】
第３講 【教師なし学習】
ビジネススキル・新規事業
医薬品 | 医療機器 | 化粧品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
当サイトはグローバルサイン社によりセキュリティ認証をされています。
SSL対応ページ（https）からの情報送信は暗号化により保護されます。
SSL対応ページ（https）からの情報送信は暗号化により保護されます。