ディープラーニング登場後、AIが大きく注目されるようになりました。このAIの応用例としては異物検査や異常検知などが知られていますが、どの業種にも必要とされる「需要予測」も性能が向上しています。

このセミナーでは一般的な時系列データを使った未来予測の実装からLSTM、SARIMA、Prophetといった需要予測では代表的なアルゴリズム実装までを行います。最後にはそれぞれのモデルにおけるメリットとデメリットの評価も行います。

講座内容

1)AI活用の基礎となる時系列データとは?
2)本当に未来予測は可能なのか?
3)実践!未来予測AIを実装してみよう!
4)今、注目のLSTM、SARIMA、Prophetとは?
5)モデル評価の手法を理解する
6)未来の需要予測の結果はいかに?
7)AIの性能を左右する正答率を向上させる手法

※本講座では事前に用意したプログラムを実装していただきます。
 AI関連のプログラム経験は必須ではありませんが、多少のプログラミング経験をお持ちの方におすすめします。

身につくスキル

・データの加工やグラフ表示
・LSTM(RNN)、SARIMAの実装(理論はなし)
・モデル評価の手法
・保存したモデルを使った未来の需要予測
・正答率を向上させるテクニック

こんな方におススメです

・需要予測をしたいけど何から手を付けて良いかわからない
・独学でAIを学習しているが正しく学んでいるかわからない
・将来はAIエンジニアになってみたい
・AIでどんなことが出来るかこの目で見てみたい
・会社でAIに取り組むので部下に体験させてみたい

講師紹介

早石 直広(はやいし なおひろ)
-株式会社計数技研 代表取締役-

15年以上ロボットやAI関連の開発の経験があり、現在は株式会社計数技研の代表取締役として業種横断的にさまざまな企業にロボット、AI導入のコンサルティングも行っている。脳波AIとAR関係のメキシコ法人Mirai Innovation S.de R.L.de C.V. にてCTO、大阪大学工学部電子情報工学科では非常勤講師を務める。専門は AI、FPGA、電子回路、機械設計。自分自身あるいは開発したシステムが火星に到達するための技術について研究している。

特許等

特開2017-170535リンク列マッピング装置、リンク列マッピング方法、及びプログラム
特許第5892531リンク列マッピング装置、リンク列マッピング方法、及びプログラム
特許第6347335ロボットシステム、位置関係取得装置、位置関係取得方法、及びプログラム
その他、ロボット、AI、インターフェース関係において複数出願中