産業分野における制御・診断へのAI技術の導入【提携セミナー】

ディープニューラルネットワークモデル_MTシステム

産業分野における制御・診断へのAI技術の導入【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

橋本 誠司 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

★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!

 

産業分野における制御・診断へのAI技術の導入

《基礎理論から事例紹介まで》

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

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,まずは制御の基礎となる古典制御から,現代制御,モデルベースド制御までを概観する。

続いて,AI技術の基礎となるニューラルネットワーク,ニューラルネットワークを用いた制御手法について説明した後,各種産業分野での応用事例を紹介する。

さらに,AI技術を用いた診断技術についてもデータ拡張,転移学習,可視化技術など最近の動向を踏まえつつ,事例紹介も交えて平易に説明する。

 

◆ 得られる知識

  • 各種制御手法の基礎知識
  • ニューラルネットに基づく学習制御,診断技術の基礎知識
  • (上記)基礎知識の各種産業応用手法

 

◆ 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,理工学分野の方で,今後,制御機器の高性能化・高機能化に向け,ニューラルネットに基づくAI制御・診断技術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

 

担当講師

群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授 橋本 誠司 氏

 

セミナープログラム(予定)

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
1.3 モデルベースド制御手法
・2自由度制御
・外乱オブザーバ
・内部モデル制御

 

2.人工知能(AI)の制御・診断への導入
2.1 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,RNN,CNN
・転移学習
・データ拡張
・学習の可視化
2.2 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

 

3.AI技術の制御への応用
3.1 超精密ステージの位置決め制御への応用
3.2 ディジタル制御電源への学習理論の応用
3.3 むだ時間制御系への応用
3.4 内燃機関の過渡空燃比制御への応用
3.5 モータ制御系への応用

 

4.AI技術の診断への応用
4.1 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(信号処理法)
4.2 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(画像処理法)
4.3 AIによる画像の分類とその可視化技術

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

配布資料

配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

備考

当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
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。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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