～ データ駆動による流れの次元圧縮・予測・強化学習の基礎と応用・活用のポイント ～
・流体の秩序構造に基づく低次元モデリングから学習・制御手法までを修得し、少数観測下での流れの予測・流体最適制御に活かす講座
・流体の膨大な時空間データを学習するためのモード分解実装と機械学習の適用ポイントを修得し、現場での設計や制御に活かすためのセミナー！
・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。
流体力学の基礎と強化学習による流体最適制御への応用 ～演習付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、機械学習の関数近似能力の大幅な進歩により、幅広い領域でデータ駆動型イノベーションが起きています。流体工学の分野も例外ではなく、機械学習の様々なアルゴリズムが流れの研究・開発に利用されています。しかし、流体の膨大な時空間データを用いて、これらのアルゴリズムをそのまま用いても、いわゆる次元の呪いによって学習が上手くいかなことが多くあります。あるいは、十分な観測が出来ない（流れの全貌が分からない）ために、適応ができないアルゴリズムも存在します。一方で、流れは散逸の性質から秩序構造を有するため、状態は次元削減が可能です。
この講義では、モード分解の実装を通してこの流れの性質を学習・実感し、ニューラルネットワークを用いて少数変数の下での流れの予測を行います。また、一般的な強化学習のアルゴリズムが部分観測の下での流体最適制御に適応不可であることに対して、流れの低次元性をモデリングすることで、部分観測下での強化学習アルゴリズムの構築可能であることを紹介し、簡単な例で実践します。
セミナー詳細
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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 |
・流体制御に関する業務に携わる技術者の方 ・流体の最適制御手法を実務に適用したい方 ・機械学習を用いた流れの予測・制御を行う技術者の方 |
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| 予備知識 | ・Pythonを用いたデータ解析や回帰の経験があることが望ましい | |
| 修得知識 | ・流れの時空間データを用いた「モード分解（教師なし学習）」、「ニューラルネットワーク（教師あり学習）での回帰」、「強化学習」の基礎と実装法が習得できる | |
| プログラム |
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| キーワード |
流体力学 流体制御 強化学習 最適制御 モード分解 ニューラルネットワーク Tensorflow 畳み込みニューラルネットワーク CNN リカレントニューラルネットワーク RNN |
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| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、シミュレーション・解析、制御、流体解析 | |
| 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) |
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| 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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