～ ニューラルネットワークによる制御器設計、LLM（生成ＡＩ）によるロボット制御、ロボット制御モデルの生成、制御アルゴリズムの実装 ～
・ＡＩロボット制御と深層学習をシミュレーションで実践的に修得し、高性能なシステム開発に応用するための講座
・制御器設計の基礎から深層強化学習とその実装プログラミング方法まで修得し、高精度なロボット制御へ応用しよう！
・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。
ＡＩによるロボット制御の基礎と実装のポイント ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年、深層学習や強化学習をはじめとするＡＩ技術の進展により、ロボット制御の在り方は大きく変わりつつあります。本セミナーでは、従来の制御理論による制御系の設計とニューラルネットによる制御の違いを解説しつつ、学習ベース手法がもたらす可能性と課題を分かりやすく解説します。
本セミナーでは、物理シミュレータ上のロボットを対象に、深層強化学習による制御法をプログラミングし、ロボットを動かす方法を修得いたします。
使用するプログラミング言語であるPythonの基礎についても解説するので初学者の方にも理解しやすい内容となっています。物理シミュレータおよび深層強化学習プラットフォームのプログラミングを習得することで、各受講者が自身の課題に即したロボット制御モデルを生成できる力を身につけることができます。修了後は、ロボット動作の事前検証や制御アルゴリズムの評価、実機導入に向けた学習モデルの設計など、研究開発や業務現場におけるＡＩ活用の応用が期待できます。
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、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 |
・ＡＩ（ディープラーニング）による制御に興味のある方 ・ロボットや機械の制御器設計にニューラルネットの活用を検討している方 ・ロボット、機械、制御、システム、ソフトほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 |
・プログラミング言語(Python)の基礎 ・講習ではGoogle Colab (https://colab.research.google.com/) を使用しますので、可能な方はGoogleアカウントを用意してください |
| 修得知識 |
・深層強化学習による制御手法の実装方法 ・ロボットや機械の物理シミュレーション手法 ・ディープラーニングのためのプログラミングの基礎 |
| プログラム |
１．ロボット制御手法とＡＩによる制御 ２．深層学習・深層強化学習の基礎 ３．強化学習による実装技術とそのポイント ４．深層強化学習によるロボット強化学習への応用 |
| キーワード | フィードバック制御 制御対象のモデリング 最適制御 強化学習 Q学習 方策勾配法 アクター・クリティック 近接方策最適化 PPO 物理シミュレータ MuJoCo Gymnasium Stable Baselines3 ロボット強化学習 |
| タグ | AI・機械学習、ロボット、機械、機械要素、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。 |
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日