～ 計測・制御における機械学習の役割、サポートベクターマシンによる異常判定、オートエンコーダによる異常検出、計測・制御システムにおけるセンサ信号の取扱い、予防保全を目指した機械学習技術応用 ～
・システムにおける機械学習技術の代表的手法とその特性を修得し、計測・制御システムの無調整化や高性能化に応用するための講座
・通常の計測・制御システムに学習機能を導入する際に役立つプログラミング技法や公開ライブラリの活用、機械学習機能の実装のポイントまで実践的に修得できる特別セミナー！
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機械学習技術は昨今の人工知能ブームとも関連して話題になることの多い技術ですが、その基礎はデータに基づく特性近似を用いた計測システムや制御対象の同定特性を用いた制御系のチューニングと共通です。この技術を用いると、計測システムや制御システムを無調整化、高性能化したり、さらに対象システムに応じたモデルを採用することで、従来の手法では達成が困難な計測・制御性能やデータ分類、異常検出などを達成できる可能性が高まります。
本講座では、まず、機械学習技術の基礎的考え方から、具体的な設計法の種類へと、技術の全体像を紹介します。つぎに、機械学習技術の計測・制御システムへの適用例として、線形最小二乗学習技術による制御系のチューニングを中心に、計測システムにおける機械学習による非線形特性の獲得、異常検出などを紹介します。さらに適用対象の見極め方，性能発揮のポイントとなるモデルや学習アルゴリズムの選定、センサ信号の前処理などについて解説します。特に、今回の講座ではケーススタディを含め、その有効性を実感して頂きながら紹介します。最後に、通常の計測・制御システムに学習機能を導入する際に役立つプログラミングの技法や公開ライブラリの活用、機械学習機能の実装のポイントについて紹介します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・自動車、各種機械、プラント生産システムなど、計測・制御系（プロセス制御系、メカトロニクス制御系など）の開発に携わっている技術者の方 ・機械学習技術を計測・制御系システムやメカトロ機器等に適用・実装するための具体的なポイントや勘所を知りたい方 |
| 予備知識 |
・計測・制御工学の基礎知識をもち、ディジタル信号処理、ディジタル制御についての学習・設計経験があると理解が進む |
| 修得知識 |
・計測・制御システムにおける機械学習技術の基本的な考え方から、代表的手法の構成とその特性までを理解し、ユーザの計測・制御システムに機械学習機能を実装する具体的手法を習得できることを目指す |
| プログラム |
１．機械学習技術と計測・制御 ２．機械学習技術の基礎 ３．計測・制御における機械学習技術の実際 ５．機械学習手法の実装 ６．制御における機械学習技術（適応制御技術）の応用のガイドラインとケーススタディ ７．予防保全を目指した機械学習技術応用のケーススタディ ８．機械学習技術の最新動向 |
| キーワード | 機械学習 線形モデル 基底関数モデル 階層モデル 回帰特性 パターン認識 異常検出 教師付き学習 ニューラルネットワーク サポートベクターマシン DNN チューニング 学習アルゴリズム 構造最適化アルゴリズム オートエンコーダ 適応制御 実時間信号処理 パラメータ推定アルゴリズム 予防保全 |
| タグ | AI・機械学習、信号処理、センサ、計測器、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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
