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