Pythonハンズオンで学ぶスパースモデリング ～基礎からスパースモデリングの解法、最新応用事例まで～

○少ないデータから元の情報を引き出せることからも注目高まる「スパースモデリング」をハンズオンで学ぶ！
○入門知識からPythonで手軽にできるスパースモデリングの解き方、スパース制御や最適物流計画など応用事例まで。

セミナー講師

 永原 正章 先生   北九州市立大学 環境技術研究所 教授　

■講師紹介
1998年神戸大学工学部卒業、2000年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了、2003年同博士課程修了。博士（情報学）。京都大学助手、助教、講師を経て、2016年より北九州市立大学環境技術研究所教授。また、同年よりインド工科大学ムンバイ校 (IIT Bombay)、2020年よりインド工科大学グワハティ校 (IIT Guwahati)の客員教授を兼任。専門分野は制御理論と機械学習。IEEE制御システム部門より国際賞であるTransition to Practice Award（2012年）および George S. Axelby Outstanding Paper Award（2018年）をそれぞれ受賞。そのほか、計測自動制御学会や電子情報通信学会の論文賞など、受賞多数。IEEEの上級会員 (Senior Member)。著書にSparsity Methods for Systems and Control (Now Publishers) や「スパースモデリング」（コロナ社）、「マルチエージェントシステムの制御」（コロナ社、SICE著述賞受賞）、「ネットワーク化制御」（コロナ社、SICE著述賞受賞）などがある。

セミナー受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】1名36,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき25,300円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。(開催1週前～前日迄に送付）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。(質問全てにお答えできない場合はご容赦ください。)
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。→ 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない
  事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声が聞こえない(参加できない)場合があります。必ずテストサイトからチェック下さい。
  対応ブラウザーについて(公式) ;「コンピューターのオーディオに参加」非対応のものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、
  期間内であれば動画を何度も視聴できます。尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

ハンズオン演習環境事前準備のお願い

• 本セミナーではPythonを用いたハンズオン演習を行います。
  ・使用するプログラム（ipynbファイル）は配布テキストと一緒に事前送付予定です。
  ・事前に必ずPythonが実行できる環境を構築したPCをご準備ください。
• 演習環境は「Google Colaboratory」を推奨します。
  Googleのアカウントとブラウザがあれば、本講演のPythonプログラムは実行可能です。
  　https://colab.research.google.com/ ( 下記2点を満たせば、問題なく利用できるかと存じます。)
     1）上記リンクにアクセスできる 
     2）ページ上部「+コード」に例えば「1+1」と入力、実行し答えが出力される。
  　※よくあるケースとして、セキュリティ設定のご関係で上記にアクセスできない事がございます。
• 「Google Colaboratory」の利用が難しい方は事前に下記ご準備をお願い致します。
  ・Pythonにある程度慣れている方向け：ご自身のPython環境に「CVXPYのインストール」をお願い致します。
     CVXPYは以下のページからダウンロードできます。　https://www.cvxpy.org/
  ・Python初心者の方向け：「Anaconda」の利用をお勧めします。　https://www.anaconda.com/
  　事前にAnacondaをインストール頂き、その中の jupyter notebook をご使用頂くのがお手軽かと存じます。
     こちらをご使用される場合も事前に「CVXPYのインストールをお願い致します。jupyter notebookから 
     !pip install cvxpy  コマンドを実行頂くとインストールできます。

セミナー趣旨

  機械学習や信号処理、人工知能の分野でスパースモデリングの手法が注目されています。スパースモデリングは、少ないデータから元の情報を引き出すための手法で、データ分析や画像処理、システム制御などに応用されています。本セミナーでは、スパースモデリングの考え方をわかりやすく解説するとともに、Pythonを用いてハンズオンの実習を行います。また本講義で用いるPythonプログラムを受講生に配布いたします。

受講対象・レベル

スパースモデリングに興味がある学生・エンジニア・研究者。

必要な予備知識

書籍「スパースモデリング- 基礎から動的システムへの応用」（永原正章著、コロナ社、2017）の内容（特に前半）をわかりやすく講義いたします。線形代数の初歩の知識（行列の扱いなど）があれば、より深い理解が可能です。

習得できる知識

・スパースモデリングの基礎知識
・数理最適化の基礎知識
・Pythonを用いたスパースモデリングの解法
   など

セミナープログラム

１．実例によるスパースモデリング入門
　1）コロナ抗体検査の話（グループテスティング）
　2）グループテスティングの数学
　3）総当り法による解法
２．Pythonによるスパースモデリングの解き方
　1）L0最適化とL1最適化
　2）PythonとCVXPYを使って手軽に解こう
　3）Pythonハンズオン演習 (Python CVXPY)
３．カーブフィッティングとスパースモデリング
　1）多項式補間
　2）最小二乗法
　3）過学習と正則化
　4）スパースモデリングで特徴量選択
　5）Python CVXPYを使ったハンズオン演習
４．最新の応用事例紹介
　1）スパース制御
　2）最適物流計画
＜質疑応答＞


＊途中、小休憩を挟みます。