機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング《理論と実装》【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2026/6/30（火）13:00~16:30 , 【アーカイブ】2026/7/9まで受付（視聴期間：7/9~7/19まで） |
|---|---|
| 担当講師 | 犬伏 正信 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 49,500円（消費税込、資料付） |
★ 乱流モデリングの基本から機械学習の導入の実際まで！
機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング
-理論と実装-
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
機械学習を用いた流体力学現象の予測やモデリングについて、基礎理論から実装手法、さらに応用例までを体系的に解説する。特に、従来の数値シミュレーションとの関係や、実際のデータ駆動モデリングにおける課題と解決法、今後の方向性について、具体例や近年の国際会議動向を交えながら紹介する。
担当講師
東京理科大学 理学部第一部 准教授 博士(理学) 犬伏 正信 氏
【専門】流体数理，機械学習の非線形系応用
【兼務】大阪大学 大学院基礎工学研究科 招へい准教授，東京大学 生産技術研究所 リサーチフェロー
セミナープログラム（予定）
１．流体力学と機械学習の基礎
1-1 流体力学の基礎方程式（ナビエ-ストークス方程式）
1-2 乱流とモデリングの基本的考え方
1-3 機械学習の基礎（最小二乗法からニューラルネットワークまで）
２．リカレントニューラルネットワークを用いた非線形時系列予測・モデリング
2-1 リザバーコンピューティングと時系列予測
2-2 メモリーの重要性と保存機構
2-2 乱流モデルへの機械学習の導入
３．理論的基盤とダイナミクスの理解
3-1 力学系理論とカオス（リャプノフ指数など）
3-2 モデルの安定性と再現性
3-3 スケール相互作用とモデリングの本質的課題
４．実装と応用事例
4-1 実装上のポイント（データ前処理・学習・評価）
4-2 乱流再現・予測の実装例
4-3 国際会議動向に基づく今後の課題と展望
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【Live配信】2026/6/30（火）13:00~16:30
【アーカイブ】2026/7/9まで受付（視聴期間：7/9~7/19まで）
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
受講料
1名につき49,500円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき44,000円(税込)〕
備考
資料は事前にPDFで郵送いたします。
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。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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