～ 最適化モデリング、代表的な離散的最適化問題、効率的な近似解法、機械学習の基礎：教師あり学習と強化学習、機械学習を利用した最適化手法とその産業応用 ～
・データ駆動による最適化手法を網羅的に修得し、ロボット、生産管理、搬送、物流などへの応用に活かすための講座！
・最適化アルゴリズムと機械学習の基礎から、具体的な産業応用までを修得し、機械学習を融合した最適化の応用に活かそう！
・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。
機械学習を活用した最適化手法の基礎と産業応用 ＜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、機械学習を利用した最適化手法の実用化が進んでいます。
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、機械学習を利用した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します。
機械学習と最適化の関係の説明についても、わかりやすく解説します。
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 ・機械学習を融合した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）．整数計画問題による定式化法 ａ．複雑な制約条件の定式化法 ｂ．良い定式化と悪い定式化 ｃ．定式化のコツ （５）．整数計画問題の難しさ （６）．効率的な近似解法 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 （７）．最適化と機械学習の統合
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．機械学習を利用した最適化手法とその産業応用 （１）．機械学習による最適化モデルの生成 a．スケジューリング・生産計画 （２）．機械学習を用いた最適化手法 ａ．バース割当問題 （３）．強化学習と最適化 ａ．搬送システム ｂ．ロボットの衝突回避 （４）．機械学習による最適化の高速化 ａ．サプライチェーン・在庫管理 ｂ．生産システム （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 最適化モデリング 離散的最適化問題 近似解法 巡回セールスマン問題 局所探索法 ＳＡ法 遺伝的アルゴリズム タブサーチ 機械学習 ニューラルネットワーク 強化学習 Q学習 ＤＱＮ バース割当問題 生産スケジューリング 産業用ロボット |
| タグ | AI・機械学習、生産管理、材料、ロボット |
| 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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