～ 最適化の基礎、代表的な離散的最適化問題、近似解法、教師あり学習、強化学習、最適化手法を用いた産業応用 ～
・最適化手法のアルゴリズムや機械学習手法の活かし方を、産業用途への応用事例を通して修得する講座！
・離散的最適化や機械学習の基礎から最適化への産業応用までを修得し、ロボット活用、生産計画、サプライチェーンやシステム開発の問題解決に活かそう！
・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。
データ駆動による最適化手法の基礎と産業応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
数理最適化は、工学、社会学、 経済学などの分野で使用されている。近年、機械学習の発展とともに、データ駆動による最適化手法の実用化が進んでいる。
本セミナーでは、離散的最適化や機械学習の基礎を解説し、データ駆動による最適化問題のモデリングや最適化手法を説明する。次に、生産スケジューリング、生産計画、搬送システム、サプライチェーンの最適化などの産業応用事例を紹介する。
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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・最適化のアルゴリズムについて基礎から修得したい方 （ロボット、制御、認識、生産管理、配置計画、システム開発、ゲームなど） |
| 予備知識 |
・線形代数（行列やベクトルの扱いなど初歩的なもの）の知識は使います ・Pythonについて使用経験があればより深く学べますが、必須ではありません |
| 修得知識 |
・最適化と機械学習の基礎知識、その適用方法 ・データ解析による最適化手法の基礎とその具体的な活用方法 |
| プログラム |
１．最適化の基礎 （１）．最適化とは （２）．最適化モデリング ａ．ＩＰ ｂ．0－1 ｃ．ＭＩＬＰ ｄ．ペトリネット （３）．代表的な離散的最適化問題 ａ．工場配置問題 （施設配置問題） ｂ．巡回セールスマン問題 ｃ．人事問題 ｄ．生産計画・在庫管理問題 （４）．整数計画問題への定式化法 （５）．整数計画問題の難しさ （６）．近似解法 ａ．貪欲法 ｂ．局所探索法 ｃ．ＳＡ法 ｄ．遺伝的アルゴリズム ｅ．タブサーチ
２．機械学習の基礎 （１）．機械学習の種類と基本用語 （２）．教師あり学習 ａ．ロジスティクス回帰 ｂ．ニューラルネットワーク （３）．強化学習 ａ．Q学習 ｂ．深層Q学習（ＤＱＮ）
３．データ解析による最適化手法とその産業応用 （１）．スケジューリング・生産計画 ａ．データに基づく最適化モデルの生成 （２）．搬送システム ａ．ニューラルネットワークを用いた数理計画法 ｂ．強化学習による動的環境の最適化 （３）．サプライチェーン・在庫管理 ａ．データ駆動最適化 （４）．最新研究の紹介 ａ．産業用ロボットへの応用 ｂ．自動搬送ロボットへの応用 ｃ．半導体製造装置への応用 ｄ．生産スケジューリングへの応用 |
| キーワード | 最適化モデリング 離散的最適化問題 巡回セールスマン問題 整数計画問題 近似解法 局所探索法 遺伝的アルゴリズム ニューラルネットワーク ロジスティクス回帰 強化学習 深層Ｑ学習 |
| タグ | AI・機械学習、業務改善、データ分析、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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