時系列データの基礎とAIによる制御モデリング【提携セミナー】

時系列データの基礎とAIによる制御モデリング【提携セミナー】

開催日時 2026/2/17 (火) 10:30-16:30 *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
担当講師

蜷川 忠三  氏

開催場所

【会場受講】[東京・東新宿]新宿文化センター 4階第1会議室

定員 -
受講費 【会場受講】50,600円(税込(消費税10%)、資料付)

 

時系列データの基礎とAIによる制御モデリング

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

●制御分野における実機収集データからAI学習によりデジタルモデルを構築する実務を紹介します。
●特に産業界の制御システム開発者が制御対称モデリングにAI学習理論を実践する手法について重点をおきます。

 

◆ 講師のことば

今後、IoTの常時データ収集により膨大な実機収集データのあふれる時代となるでしょう。その高度利用のためにデータサイエンスおよびAI学習手法によるデジタルモデリング技術が重要となってきます。

 

本セミナーでは、制御分野における実機収集データからAI学習によりデジタルモデルを構築する実務を紹介します。特に産業界の制御システム開発者が制御対称モデリングにAI学習理論を実践する手法について重点をおきます。講師の30余年の経験に基づき,実際に現場から収集したデータを用いた実例を豊富に用いて解説します。

 

◆ 受講後、習得できること

  • IoT通信によるインターネット経由実機データ収集専用方式
  • システム制御対象のデジタルモデルを構築する原理、方法、実務の基礎
  • 実機収集モデリング手法として、伝統的解析法から実機収集ニューラルネットワークまでの知識
  • 実機収集データから構築するAI最適探索法、強化学習法によるモデリング方法の概観
  • 現実の実機収集データから、サンプル数補強、データ分布偏りの補正など実用的な対処知識

 

◆ 受講対象

  • 業務において「制御」や「AI学習」がキーワードとなる技術者や研究者の方全般
  • 設備・機器メーカー、インフラ・産業システムメーカー、土木・建築およびそれらの関連企業の方
  • システム制御に関わる教育研究・開発設計・生産管理に携わる技術者の方

 

◆ 予備知識

  • 予備知識は特に必要ありません。確率統計もデータサイエンスもAIの知識経験がなくても受講可
    反対に専門家の方でも有用な内容となります。

 

◆ キーワード

AI 機械学習 深層学習 ディープラーニング LSTMニューラルネットワーク
制御モデリング 時系列データ 実機収集データ 重回帰モデル 突発事象予知モデル
最適制御 最適探索 大規模探索 モデル構築 IoT センサ デジタルモデリング

 

担当講師

N研究所(株) 代表取締役 蜷川 忠三   氏

 

※希望者は講師との名刺交換が可能です。

講師紹介
・略歴  米国University of Washington大学院正規卒業
元三菱重工業(株)技監
元岐阜大学工学部電気電子情報工学科 教授
・専門  機械学習,制御工学,電力工学
・著作  「AI時系列制御解析」(コロナ社)ほか,和洋専門書多数

 

セミナープログラム(予定)

1.制御モデリング
(1).制御モデリングとは何か
(2).実機時系列データと制御モデルの関係
(3).制御モデリングにAI機械学習手法を用いる

 

2.線形実機収集モデリング
(1).重回帰モデルの基礎
(2).自己回帰ARモデルの基礎
(3).実例1:基本的な安定区間重回帰モデル
(4).実例2:基本的なステップ応答ARモデル

 

3.ディープラーニングAIモデリング
(1).ディープラーニングの基礎
(2).実機収集データからのディープラーニング基礎解説
(3).実例3:基本的なステップ応答ARニューラルネットワーク
(4).実例4:ディープラーニング突発事象予知モデル

 

4.LSTM AI モデリング
(1).LSTMニューラルネットワークの基礎
(2).LSTM実機収集モデル
(3).実例5:電力卸市場LSTMモデル
(4).実例6:設備突発事象予知LSTMモデル

 

5.実機収集AIモデルによる最適制御
(1).最適探索制御の基礎
(2).状態爆発をさける並列探索の工夫
(3).実例7:電力料金最適探索制御
(4).実例8:大規模探索の実用的打切り

 

6.実機学習データ収集の現実
(1).実例9:時系列データからステップ応答抽出法
(2).実例10:限られた収集データからの補完増強法
(3).実例11:シミュレータによる人工的な学習データ生成法

 

7.実機収集AIモデリングの実作業
(1).IoTによる実機収集データ収集方法
(2).実機収集AI学習データのゾーン選別
(3).実機収集AIモデリング自作ソフト

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2026年2月17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

【会場受講】[東京・東新宿]新宿文化センター 4階第1会議室

 

受講料

【会場受講】: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。

 

備考

会場(対面)セミナーご受講に関する各種案内(必ずご確認の上、お申込みください。)

 

●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。

 

●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。
●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください(パソコン実習講座を除きます。)

●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・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします(代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします)。

 

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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