～ 制御と機械学習の融合、ガウス過程回帰、ベイズ最適化を用いた制御器調整への応用 ～
・強化学習の枠組みで利用されるベイズ最適化を用いて、制御器の効率的なパラメータチューニングに応用するための講座！
・ベイズ最適化手法を中心に制御と機械学習の融合技術を修得し、制御器のパラメータ調整の最適化と時間削減に活かそう！
・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。
ベイズ最適化を用いた制御器パラメータチューニング技術とその応用 ～デモ付～ <オンラインセミナー>
講師の言葉
AI（人工知能）の活用が叫ばれる現在ではあるが、実際のところ制御にAIを活用するのはそれほど容易ではない。複雑なループで構成される制御器の構造を一から変えることは、多大な時間とコストを要するためである。一方で、人間が勘と経験で制御器のパラメータを調整するにも限度がある。
そこで本セミナーでは、制御器の構造は固定して、そのパラメータをAIの技法を用いて調整する方法について説明する。効率的なパラメータ探索を行う基礎になるため、上手く活用すればパラメータ調整に要する時間の削減が期待できる。
具体的には、強化学習の枠組みで利用されるベイズ最適化に着目し、それを制御器のパラメータ調整に適用する方法について解説する。また、その基礎技術としてガウス過程回帰にも触れる。
セミナー詳細
| 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 |
| 受講対象者 |
・機械、電子機器、ロボット、設備、プラント、発電などで制御に携わるエンジニアの方 ・ベイズ最適化による制御器の自動調整について学びたいエンジニアの方 |
| 予備知識 |
・制御、行列、確率についての基礎知識 （行列の転置・逆行列、確率密度関数など、PIDなどの代表的な制御器構造がわかり、パラメータ調整のご経験があれば、話題に実感が湧くかと思います） |
| 修得知識 |
・ベイズ推定の考え方と基礎（ガウス分布の場合のベイズ推定） ・ガウス過程回帰の概念と基礎 ・ベイズ最適化とパラメータ調整への応用 |
| プログラム |
１．制御と機械学習の融合 （１）．モデルを用いた制御 ａ．モデルの功罪 （２）．データを用いた制御 ａ．データ駆動制御：利点と限界 ｂ．強化学習：利点と限界 （３）．本セミナーで扱う方法：ベイズ最適化
２．ガウス過程回帰による関数推定 （１）．ガウス過程の基礎 ａ．ガウス分布の基礎 ｂ．多次元ガウス分布の基礎 ｃ．条件付き分布（事後分布） ｄ．ベイズ推定 （２）．ガウス過程回帰
３．ベイズ最適化 （１）．ベイズ最適化の目的 （２）．ガウス過程回帰からベイズ最適化へ
４．ベイズ最適化を用いたパラメータ調整への応用 （１）．ベイズ最適化としての定式化 （２）．制御器調整のための工夫 |
| キーワード | データ駆動制御 強化学習 条件付き分布 ガウス過程回帰 ベイズ最適化 |
| タグ | 統計・データ解析、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。 |
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