ニューラルネットワークの基礎と制御設計への応用・事例　～デモ付～

講師の言葉

　このところ人工知能（AI）、ディープ・ラーニング、機械学習が社会的な関心を集めています。本セミナーでは、その人工知能とディープ・ラーニングの基礎理論であるニューラルネットワークの構造と学習についてわかり易く解説いたします。さらに、ニューラルネットワークの制御設計への応用として、制御対象モデルの同定、メカトロ制御、プロセス制御について例題を交えながら解説いたします。　

　画像や自然言語処理の領域では、最新のニューラルネットワーク技術が日進月歩で発表されております。一方で、制御領域では、使われているニューラルネットワークそのものは以前から技術として確立されたものです。公開されている事例も以前からあるものです。しかし、ハードウェアなどの技術進展により、制御分野でも注目され、使われ始めています。

　ニューラルネットワークを制御設計に用いる利点は、（１）非線形の特性をニューラルネットワークで表現できること、（２）時系列データを用いた学習により制御対象モデルやコントローラを作成できることです。

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