深層学習による時系列予測と振動からの異常検知:技術動向と適用事例

本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説します。周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説します。振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介します。

1. 深層学習による時系列の予測
   1. 自己回帰モデルと発展形のモデル
   2. 深層学習による時系列予測
2. 時系列の特徴量化
   1. 周波数分析による特徴量化
   2. 再帰型ネットワークの適用
   3. 長・短期記憶モデル (LSTM) の適用
   4. 畳み込みネットワークの適用
3. 振動からの異常検知
   1. 統計的機械学習による異常検知
   2. 深層学習による異常検知
   3. 機械設備の異常検知への適用事例
   4. 技術動向の解説と適用における留意点