時系列データの基礎とAI学習を用いた制御モデリングへの応用 <オンラインセミナー>

~ 時系列制御モデリングとAIモデルによる最適制御法のポイント、豊富な実例から学ぶ実践的なデータサイエンスの製品適用法 ~

時系列制御モデリングへのAI機械学習の活用法を修得し、現場で収集したビッグデータを実務で活用するための講座

・膨大な時系列データの高度利用に必要なデータサイエンスおよびAIモデリング技術を修得し、制御システムに応用するためのセミナー!

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講師の言葉

 今後、IoTの常時データ収集により膨大な時系列データにあふれる時代となろう。その高度利用のためにデータサイエンスおよびAI機械学習手法によるデジタルモデリング技術が重要となってくる。

 本セミナーは、制御分野における時系列データからAI機械学習によりデジタルモデルを構築する技術を紹介する。特に産業界の制御システム開発者が制御対称モデリングにAI機械学習理論を実践する手法を述べる。実際に現場から収集した時系列データを用いた実例を豊富に用いて実践的に解説する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年05月12日(木) 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 ・「制御」と「機械学習」がキーワードとなる技術者の方
・設備・機器メーカー、インフラ・産業システムメーカーに関連する企業の方
・システム制御に関わる教育研究・開発設計・生産管理技術者
予備知識 ・特にありません。確率統計もデータサイエンスもAIの知識経験がなくても可。逆に専門家でも可
修得知識 ・IoT通信によるインターネット経由時系列データ収集専用方式
・システム制御対象のデジタルモデルを構築する原理、方法、実務の基礎
・時系列モデリング手法として、伝統的解析法から時系列ニューラルネットワークまで一通りの知識
・時系列データから構築するAI最適探索法、強化学習法によるモデリング方法の概観
・現実の時系列データから、サンプル数補強、データ分布偏りの補正など実用的な対処知識
プログラム

1.時系列データ

  (1).時系列データとは

  (2).時系列データと制御モデル

  (3).時系列制御モデリングとAI手法

 

2.線形時系列モデリング

  (1).重回帰モデルの基礎

  (2).自己回帰ARモデルの基礎

  (3).実例1:安定区間重回帰モデル

  (4).実例2:ステップ応答ARモデル

 

3.ディープラーニングAIモデリング

  (1).ディープラーニングの基礎

  (2).時系列データのディープラーニング

  (3).実例3:ステップ応答ARニューラルネットワーク

  (4).実例4:ディープラーニング突発事象予知モデル

 

4.LSTM AI モデリング

  (1).LSTMニューラルネットワークの基礎

  (2).LSTM時系列モデル

  (3).実例5:電力卸市場LSTMモデル

  (4).実例6:設備突発事象予知LSTMモデル

 

5.時系列AIモデルによる最適制御

  (1).最適探索制御の基礎

  (2).状態爆発と並列探索

  (3).実例7:電力料金最適探索制御

  (4).実例8:大規模探索の実用的打切り

 

6.時系列学習データ収集の現実

  (1).実例9:疑似ステップ応答学習データ生成

  (2).実例10:学習データ収集の人工的増強

  (3).実例11:エミュレータによる学習データ生成

 

7.時系列AIモデリングの実作業

  (1).IoTによる時系列データ収集方法

  (2).時系列AI学習データのゾーン選別

  (3).時系列AIモデリング自作ソフト

キーワード 時系列 時系列データ 制御モデル デジタルモデリング LSTM 最適制御 データ収集 AI 機械学習 ディープラーニング
タグ 統計・データ解析分析AI・機械学習エネルギーシミュレーション・解析スマートグリッドスマートメータデータ解析ネットワークプラント統計・データデータ分析精密機器設備電気発電
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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