～ 強化学習とQ学習、深層強化学習の実装、フィジカルＡＩを支える技術基盤、ＶＬＭ／ＶＬＡ／ロボット基盤モデルの仕組みと代表的なモデル ～
・知能ロボットの実現に期待されるフィジカルＡＩを深層強化学習の基礎から修得し、開発と応用に活かすための講座
・画像・言語・動作を結びつけるＶＬＭ／ＶＬＡ技術や話題となっているロボット基盤モデルを先取りし、製造業におけるフィジカルＡＩの応用に活かそう！
・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。
深層強化学習、フィジカルＡＩの基礎と実装のポイントおよび最新技術 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
（第１部）
近年、人工知能分野における機械学習の手法が、さまざまな分野で成功を収めています。それらの成功例のひとつに、強化学習へのディープラーニングの適用例があります。強化学習は、一連の行動の結果だけから行動知識を学習する手法です。強化学習にディープラーニングの手法を導入した深層強化学習を用いることで、人間を超えるスキルを持った様々な制御系を構築する事例が報告されています。また深層強化学習は、フィジカルＡＩの実現技術としても有用です。
本講座では、強化学習とディープラーニングの基本について、具体的なＣプログラムの事例を通して紹介します。強化学習とディープラーニングの基礎を紹介した上で、深層強化学習のしくみを具体的に説明します。単に概念を説明するだけでなく、アルゴリズムを実際にＣ言語のプログラムとして実装することで、実際にプログラムを動かすことで具体的な処理方法の理解を深めます。また、深層強化学習の現状やロボット制御への適用等についても適宜取り上げます。
（第２部）
ＣｈａｔＧＰＴ登場以降、生成ＡＩの進化は単なる文章・画像生成を超え、現実世界の動作を理解・制御する「フィジカルＡＩ」へと進化しています。本講では、画像・言語・動作を結びつけるＶＬＭ／ＶＬＡ（Ｖｉｓｉｏｎ－Ｌａｎｇｕａｇｅ－Ａｃｔｉｏｎ）技術を軸に、主に製造業における製造ラインでの課題とニーズ、フィジカルＡＩへの期待、そして克服すべき技術的ハードルを体系的に解説します。フィジカルＡＩの動向を理解するためには、社会における課題やニーズした上で、技術的な仕組み、応用性、課題等を体系的に理解することが必要です。
本セミナーでは、ＡＩ・ロボティクスの交差点に立つ技術者のために、基礎原理から最新事例までを幅広くご紹介し、フィジカルＡＩによって今後の世の中がどうなっていくかを考えるヒントを提供します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・繰り返し処理や関数の記述方法といったＣ言語の入門的な知識をお持ちの方で、Ｃプログラミングの実例を通して強化学習と深層強化学習の基礎及び実践例に触れてみたい方 ・製造業においてＤＸ、ＡＩ、ロボット等の領域に関わる部門（研究開発、生産技術、保全、製造、ｅｔｃ．）の方 ・ＡＩ研究者で、ロボティクス制御、実機制御が関わるフィジカルＡＩを学びたい方 ・その他、最新のフィジカルＡＩ動向にご興味をお持ちの方（一定の前提知識・ドメイン知識をお持ちの方） |
| 予備知識 |
・以下のような、Ｃ言語の入門的な知識を前提とさせていただきます ・Ｃ言語のデータ型と変数 ・配列と構造体 ・繰り返し処理 ・入出力 ・関数の構成方法 ・ご受講にあたり、Ｃ言語のプログラムをコンパイル・実行できる環境をご用意いただけますと、その場で例題プログラムのご確認を頂くことができます ・ＡＩ（深層学習、ＬＬＭなど）に関わる基礎知識（数式レベルでなくとも概念レベルで可） ・ロボット制御（センサ、ティーチングなど）に関わる基礎知識（実務レベルでなくとも概念レベルで可） |
| 修得知識 |
・機械学習とディープラーニングの基礎的概念 ・強化学習の基礎概念と実装方法 ・ディープラーニングの具体的技術、特に畳み込みニューラルネットの実装技術 ・深層強化学習の基礎概念と実装方法 ・フィジカルＡＩに関わる社会動向、技術動向の体系的理解 ・ＶＬＭ／ＶＬＡ／ロボット基盤モデルの仕組みと代表的なモデル ・社会実装に向けた課題と解決の方向性 |
| プログラム |
（第１部）深層強化学習の基礎と実装プログラミング １．強化学習と深層学習 ２．強化学習の実装 ３．深層学習の技術 ４．深層強化学習 ５．深層強化学習の今後 （第２部）フィジカルＡＩを支える技術基盤と最新技術 ～知能ロボットへの期待と課題～ １．フィジカルＡＩとは？ ２. 製造業におけるフィジカルＡＩへの期待 ３．フィジカルＡＩを支える技術基盤 ４．技術的な課題と解決指針 ５．まとめ・Ｑ＆Ａ |
| キーワード | 強化学習 深層学習 深層強化学習 Ｑ学習 階層型ニューラルネット 畳み込みニューラルネット ロボットマニピュレーション フィジカルＡＩ ティーチング ヒューマノイド ＶＬＭ／ＶＬＡ／ロボット基盤モデル |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、ソフト知的財産、組み込みソフト、ロボット |
| 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。 |
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03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日