〇制御理論の基礎から始まり、ニューラルネットワークの基礎も解説。加えて、

データ拡張，転移学習，可視化技術など最近の動向についても紹介します。

〇最後に各種産業分野におけるAI技術を応用した制御・推定・診断事例を紹介します。

AI技術×制御・推定・診断

《基本理論とその産業応用事例解説》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

◆　得られる知識

• 制御技術の基礎知識
• ニューラルネットワークに基づくAI制御，推定・診断技術の基礎知識
• （上記）基礎知識の各種産業分野での応用手法

◆　受講対象者

• PID制御などの古典制御に携わっている方で，制御性能向上や機能拡張を考えている方
• 理工学分野の方で，今後，制御・診断機器の高性能化・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
• 書籍「現場で役立つ制御工学の基本」（涌井ら著，コロナ社，2012）などを一読すると制御の基礎の理解が深まる

◆　キーワード

制御，推定，診断，AI，ディープラーニング，ニューラルネットワーク

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 制御理論の基礎
(1)　古典制御理論
(2)　モデルベースド制御手法
a. 2自由度制御
b. 外乱オブザーバ
c. 内部モデル制御

2 人工知能（AI）の制御・診断への導入
(1)　ニューラルネットワーク
a. 学習理論とは
b. 再急降下法と誤差逆伝播法
c. FNN，RNN，CNN
d. 転移学習
e. データ拡張
f. 学習の可視化
(2)　ニューラルネットワークと制御
a. フィードバック誤差学習制御
b. 規範モデル型学習制御

3 AI技術の制御への応用
(1)　位置決め制御への応用
(2)　スイッチング電源への応用
(3)　プロセス制御への応用
(4)　エンジン制御への応用
(5)　モータ制御への応用

4 AI技術の診断への応用
(1) 低サンプリング信号に対するAI故障診断法
a. FNNによるアプローチ
b. CNNによるアプローチ
(2) AIによる画像分類とその可視化技術
a. 食品の分類化
b. 商品状態の分類化とその実装について

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年12月12日（月）　10:30-16:30

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

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

1名47,300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36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

配布資料

●配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
　お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
　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）、
　テキストが郵送となった場合、資料の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

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