～ ロボットの運動計画・動作制御、強化学習、教師あり・教師なし、階層型ニューラルネットワークと深層学習、逆強化学習、メタ強化学習、視覚にもとづくナビゲーションへの応用 ～
・ロボットの運動制御への応用のための運動計画 ・機械学習・強化学習等を学び製品に活かすための講座
・ロボットを自動的に動かし人手での調整等の介在を減らす最新技術を学び機能の高い製品開発に活かそう
機械学習・強化学習によるロボットの運動制御技術の基礎とその応用
講師の言葉
近年、人工知能関連技術の様々の応用が盛んに行われ、ロボットへの期待を集めている。
ロボットを自動的に動かし人手での調整等の介在を減らす（自律化）技術は地図作成、運動計画、学習制御、パターン認識など多岐にわたる技術的側面を有する。
本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関する運動計画 ・機械学習・強化学習等の概略を解説し、ロボットの自律化に関する技術・研究動向を解説します。
本セミナ－は受付を終了いたしました
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | 電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・ロボット制御にかかわる強化学習・機械学習について基礎から知識を得たい方方 ・ロボットの自律化や導入を検討されている方 ・現状の技術でのロボットの利用可能性を検討されている方 |
| 予備知識 | ・特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します |
| 修得知識 |
・機械学習・強化学習の基礎知識 ・ロボットの動作計画・認識・制御・学習についての概要 ・強化学習・逆強化学習のロボットへの応用と事例 |
| プログラム |
１． ロボットの運動計画・動作制御の分類 （１）．モデルと世界座標系にもとづくアプローチ （２）．モデルなしでセンサ情報を直接用いるアプローチ ａ．熟練者の操縦情報にもとづく方法 ｂ．ロボットの運動計画のための基礎
２．ロボットの運動計画 （１）．ポテンシャル法 （２）．ダイクストラ法、A*探索 （３）．RRTアルゴリズム
４．ロボット制御にかかわる機械学習の基礎 （１）．機械学習問題の分類 ａ．教師あり学習と教師なし学習 ｂ．最適制御 （２）．関数近似問題とその適用 （３）．パタ－ン分類（認識）問題とその適用対象 （４）．階層型ニューラルネットワークと深層学習 （５）．ガウス過程による確率分布の推定
５．ロボット制御のための強化学習の基礎 （１）．強化学習と運動計画の相違点 （２）．マルコフ決定過程とBellman方程式 （３）．動的計画法とQ学習 （４）．強化学習における分類軸
６．強化学習に関する最近の話題 （１）．方策勾配法 （２）．関数近似と強化学習の統合 （３）．Q学習と方策勾配法 （４）．強化学習における分類軸
７．強化学習の最近の話題と応用例 （１）．ガウス過程による同定と強化学習 （２）．強化学習とエントロピー最大化 （３）．モデル予測経路積分制御 （４）．自動運転・ナビゲーションへの応用例 |
| キーワード | 運動計画 動作制御 探索 ダイクストラ RRTアルゴリズム 階層型ニューラルネットワーク 機械学習 深層学習 強化学習 モデル予測経路積分制御 自動運転 ナビゲーション |
| タグ | ロボット、制御 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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