深層学習の物理モデリングへの応用とそのプログラミング <オンラインセミナー>

~ 多層パーセプトロンのパラメータとその学習法、オートエンコーダーおよびハミルトニアンニューラルネットワークとプログラミング、エネルギーベース物理モデルとDGNet ~

・観測データをうまく利用することで、より精密なモデルを構築するための方法を修得し、シミュレーションや予測へ応用するための講座

・物理シミュレーションに深層学習を利用する最新技術を先取りし、精度の高いモデルを構築し、システムへ応用しよう!

・エネルギーベースモデルは、特定の状態の確率を記述するエネルギー関数によって管理される確率モデルです

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・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。

講師の言葉

 近年、何らかの物理現象の観測データから、その物理現象を記述する運動方程式を、深層学習を用いてモデル化する手法が注目されている。多くの物理現象は確立された支配方程式をもつが、それらの方程式は、何かの意味で理想的な場合を仮定して導かれていることが多く、理想的でない場合の方程式を導くのは簡単ではない。例えば、単純なバネの運動であっても、摩擦や空気抵抗、バネが長く伸びた場合の非線形性などを考慮すると、精密なモデルの構築は困難である。
 本講座での手法は、このような場合に、観測データをうまく利用することで、より精密なモデルを構築するための方法である。得られたモデルは、予測にも利用することが出来るが、これは、物理シミュレーションを行うことに相当する。つまり、このような方法では、モデルを得ると同時にシミュレーション用のプログラムも得られる。これに加え、通常の深層学習モデルと同様、GPUによる並列計算も自然に可能となる。

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セミナー詳細

開催日時
  • 2022年03月18日(金) 10:30 ~ 17:30
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ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・何らかの物理現象に対して定量的に正確なモデルを導出するための新しいアプローチを探している方
・システム、ソフト、データ分析、シミュレーション関連の技術者、研究者
予備知識 ・ある程度のプログラミング経験を前提とします。特に、Pythonによるプログラムを書いたことがあると分かりやすいと思います
修得知識 ・簡単な物理現象に対して、深層学習を利用して物理モデルが立てられるようになります
プログラム

1.多層パーセプトロン
  (1).多層パーセプトロンとその性質
    a.多層パーセプトロンとは
    b.多層パーセプトロンの万能近似定理
  (2).多層パーセプトロンの学習法
    a.多層パーセプトロンのパラメータとその学習法
    b.誤差逆伝播法
    c.ニューラルネットワークは何故強力なのか(最近の理論の紹介)

2.多層パーセプトロンとオートエンコーダーのプログラミング
  (1).Google Colab の使い方とPythonの基礎
    a.Google Colab の使い方
    b.Pythonの基本的な文法
  (2).多層パーセプトロンのプログラミング
    a.PyTorch の概要
    b.多層パーセプトロンによる文字認識
  (3).オートエンコーダーとそのプログラミング
    a.オートエンコーダーの概要
    b.オートエンコーダーのプログラミング

3.ハミルトニアンニューラルネットワークと DGNet
  (1).ハミルトニアンニューラルネットワーク
    a.ハミルトン力学とハミルトニアンニューラルネットワークの概要
    b.ハミルトニアンニューラルネットワークのプログラミング
  (2).DGNetの紹介
    a.エネルギーベース物理モデル
    b.DGNetの概要

*本講座で解説する物理モデリング手法は、ニュートンの方程式やフェーズフィールドモデルと呼ばれるモデリング手法に深層学習を組み合わせた、新しいタイプの物理モデリング手法です。2019年ごろから研究が始まった技術で、モデル化したい現象の観測データから、オーダーメイドでモデルを作成する方法です。
 今回の方法では、データから運動方程式などを立てますので、物理法則は守りつつ、
現実的な状況も含めたモデルを構築することが出来ます。対象とする現象は、ボールの運動などの簡単なものももちろん出来ますが、複雑なものだと、結晶成長や亀裂進展なども扱えるような方法に発展させることも出来ます。

キーワード 多層パーセプトロン 万能近似定理 パラメータ 誤差逆伝播法 ニューラルネットワーク オートエンコーダー ハミルトニアンニューラルネットワーク
タグ AI・機械学習ソフト管理
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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