～ マルチエージェントシステムの制御方式、マルチエージェント強化学習の基礎と実践デモ、自律分散制御システムへの応用とそのポイント ～
・深層強化学習によるマルチエージェントシステム制御の基礎から実装のポイントまで修得し、次世代システムの開発に応用するための講座
・自動搬送ロボット（AMR）や自動運転、ドローンなどの分野で注目されるマルチエージェントシステムに必要な分散制御技術を修得し、実システムの実装に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
近年、複数台のエージェント（自動搬送ロボット、自動運転車、ドローンなど）を活用することに注目が集まっており、その制御手法の重要性が高まっています。
本セミナーでは、これらのマルチエージェントシステムを深層強化学習により制御することを目標とします。はじめに、マルチエージェントシステムの制御について、個々の制御方式の利点や欠点について解説します。次に、マルチエージェント強化学習について、必要な予備知識とアルゴリズムの詳細について解説します。さらに、深層強化学習ライブラリを用いたデモを通じて理解を深めます。最後に、自動搬送ロボット、ドローン、自動運転車への応用例と今後の展望について述べます。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・深層強化学習を活用したマルチエージェントシステムの制御について学びたい方 ・AMR（自動搬送ロボット）やドローンの制御などに関連する方 |
| 予備知識 | ・初学者の方にも分かりやすく解説しますが、機械学習の基礎的な知識があると理解が深まります |
| 修得知識 |
・マルチエージェントシステムの制御方式 ・マルチエージェント強化学習の基礎と代表的な学習手法 ・マルチエージェント強化学習の実装例と実装における課題と対策 |
| プログラム |
１．マルチエージェントシステムの制御 （１）．マルチエージェントシステムとは？ （２）．制御方式 ａ．集中制御と分散制御 ｂ．モデルベースとモデルフリーによる制御
２．マルチエージェント強化学習の基礎 （１）．マルチエージェント強化学習とは？ （２）．強化学習の予備知識 ａ．マルコフ決定過程 ｂ．価値関数 ｃ．方策更新 （３）．マルチエージェント強化学習のアルゴリズム ａ．集中学習、分散実行 ｂ．MADDPG (Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient) ｃ．MAPPO (Multi-agent Proximal Policy Optimization)
３．深層強化学習ライブラリを用いたマルチエージェント制御の実践（デモ） （１）．学習環境の構築 （２）．学習の設定 （３）．方策の学習と実行
４．自律分散制御システムへの応用とそのポイント （１）．自動搬送ロボット(AMR)への応用 ａ．通信と制御戦略を同時最適化する深層強化学習 b．複数個の荷物を効率良く搬送する役割分担 （２）．その他の活用事例 ａ．ドローンへの応用 ｂ．自動運転車への応用 （３）．今後の展望 |
| キーワード | 群ロボット 自律分散協調制御 協調輸送 無線通信 実システム 自律走行 自律飛行 |
| タグ | SLAM・自己位置推定、自動運転・運転支援技術・ADAS、AI・機械学習、信号処理、通信、無線、データ解析、ネットワーク、モバイルコンピューティング、組み込みソフト、ロボット、機械、自動車・輸送機、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
