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人工知能 機械制御 機械学習 強化学習 適応制御 学習制御 セミナー

★システム同定、適応制御やディープラーニングによる高度な学習制御までを必要な基礎知識から現在使われている各種応用事例までをわかりやすく解説!
★制御機器の高性能化を検討している方、知能化された制御技術の導入をお考えの方、具体例からわかりやすく学びたい方にお勧めのセミナーです!

AI技術に融合する制御技術の産業応用

講師

群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授 橋本 誠司 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1999年宇都宮大学大学院工学研究科博士課程修了。1996年〜1999年日本学術振興会特別研究員。2000年より小山工業高等専門学校機械工学科助手,2002年より群馬大学工学部助手,2005年に同助教授,2016年に教授,現在に至る。博士(工学)。

■専門および得意な分野・研究:
制御理論の産業応用技術,モーションコントロール技術,システム同定技術,ディジタル制御技術,振動制御技術,自動車エンジン制御・EPS制御技術,状態推定技術,振動発電技術などの応用分野。

■本テーマ関連学協会での活動:
IEEE(CCS, IES, IAS),電気学会,計測自動制御学会会員。

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年4月24日(金) 12:30-16:30
●会場 [東京・渋谷]渋谷区文化総合センター大和田2階学習室2 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 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。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに:
近年,ITやICTの高度化に伴い,人工知能(AI)に基づく知能化した制御技術が産業界にも導入されてきている。本講座では,知能化した制御手法として,適応同定に基づくモデルベースの適応制御法,そしてディープラーニングに基づく学習制御法の基礎について,産業分野への応用事例を交えて平易に紹介する。

■ご講演中のキーワード:
システム同定,適応同定,適応制御,ディープラーニング,ニューラルネット,機械学習,学習制御

■受講対象者:
PID制御などの古典制御に携わっている方が望ましいですが,工学分野の方で,今後,制御機器の高性能化に向け,適応制御やニューラルネットなどの知能化制御の導入を考えている方。

■必要な予備知識:
高校卒業(理系)レベルの物理,数学の知識と制御工学の基礎知識。

■本セミナーで習得できること:
・システム同定,適応同定,適応制御の基礎知識
・ニューラルネットに基づく学習制御の基礎知識
・(上記)基礎知識の各種産業応用手法

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
・具体例もありよかった
・理論。数式的内容から応用まで、適度に網羅されていてとても興味深かったです!
・AI、制御技術の産業での実態を知ることができた

セミナー内容

1.これまでの制御理論
 1.1 古典制御理論
 1.2 現代制御理論

2.システム同定法
 2.1 システム同定法
   ・システム同定の基本手順と必要な前提知識
   ・システム同定とモデル妥当性の検証
   ・プログラミング環境およびソフトの紹介 
 2.2 適応同定
   ・逐次最小二乗法
   ・忘却要素を用いた適応同定法
 2.3 適応制御
   ・モデルベースド制御
   ・適応同定モデルに基づく適応制御法

3.適応同定法の制御・診断への応用
 3.1 ディジタル制御電源の適応同定
 3.2 自動車排出ガス用触媒の劣化診断
 3.3 精密位置決めシステムの制御法

4.人工知能(AI)の制御への導入
 4.1 ニューラルネットワーク
   ・学習理論とは
   ・再急降下法と誤差逆伝播法
   ・FNNとRNN
 4.2 ニューラルネットワークと制御
   ・フィードバック誤差学習制御
   ・規範モデル型学習制御

5.AI制御法の応用
 5.1 超精密ステージの位置決め制御への応用
 5.2 ディジタル制御電源への学習理論の応用
 5.3 むだ時間制御系への応用
 5.4 内燃機関の過渡空燃比制御への応用

6.AI技術の診断への応用
 6.1 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(信号処理法)
 6.2 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(画像処理法)

セミナー番号:AC200448

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