ロボット運動生成と機械学習《運動計画から強化学習・模倣学習への展開》【提携セミナー】

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開催日時	2026/6/9 (火)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
担当講師	小林祐一氏
開催場所	Zoomによるオンラインセミナー
定員	-
受講費	50,600円(税込（消費税10％）、資料付)

ロボット運動生成と機械学習

《運動計画から強化学習・模倣学習への展開》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

〇ロボットの動作生成・運動計画と地図生成などの基礎から、ロボット工学に関わる機械学習・強化学習・模倣学習の基礎原理と応用例まで！

■受講後、習得できること

移動ロボットの地図生成・経路計画の基礎知識
ロボット認識・運動生成に関わる機械学習の概略と基本原理
強化学習の基礎と応用例
模倣学習の原理と応用例
など

■受講対象者

ロボット工学と機械学習のつながりについて，最近の話題を含めてその基本原理を理解したい方
強化学習・模倣学習の認識・運動生成への応用可能性について興味のある方

担当講師

静岡大学　学術院工学領域機械工学系列　教授　小林祐一氏

講師紹介

2002年3月　東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻博士課程修了
2002年4月　理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター研究員
2007年2月　東京農工大学大学院共生科学技術研究院特任准教授
2012年4月　静岡大学工学部機械工学科准教授
2016年8月　ミュンヘン工科大学客員研究員（～2017年9月）
2025年4月～現在　静岡大学工学部機械工学科教授

セミナープログラム（予定）

１．ロボットの動作生成の概略
1.1. 地図と計画にもとづくアプローチ
1.1.1. SLAMの概略
1.1.2. 運動計画法
1.2. 強化学習にもとづくアプローチ
1.3. 模倣学習にもとづくアプローチ

２．ロボットの運動計画と地図生成

３．ロボット工学に関わる機械学習の基礎
3.1. 機械学習問題の分類
3.2. 回帰：最小二乗法とガウス過程
3.3. 階層型ニューラルネットワークとCNN
3.4. 潜在空間推定とVariational Autoencoder
3.5. Attention機構とTransformer
3.6. Diffusionモデルと生成AI

４．ロボット工学のための強化学習
4.1. 強化学習と運動計画の関係，問題設定
4.2. マルコフ決定過程とBellman方程式
4.3. 動的計画法とQ学習（価値ベースの学習）
4.4. 方策勾配法
4.5. モデル推定強化学習：Daydreamer
4.6. エントロピー正則化とPPO

５．模倣学習
5.1. Diffusionモデルの運動生成への応用：Diffusion Policy
5.2. 画像・言語・行動を統合：Transfusion
5.3. 強化学習問題を系列予測問題として解く：Decision Transformer
5.4. 画像・言語指示・ロボット行動を統合：Vision-Language-Action

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2026年6月9日(火)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン受講】：1名50,600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39,600円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

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配布資料

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付いたします。

お申込みの際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
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