AIを利用した制御と診断技術

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本セミナーでは、ニューラルネットワークに基づく制御、データ拡張、転移学習、可視化技術の動向を詳解いたします。

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プログラム

現在、第3次AIブームと呼ばれ、ビッグデータと高い演算能力によるディープラーニング (深層学習) が本格化してきている。企業のデジタルトランスフォーメーション (DX) が進展し、大手から中小までAI導入が拡大している。スタートアップも多数誕生してきている。  本講座では、まずは制御の基礎となる古典制御からモデルベースド制御までを概観する。続いて、AI技術の基礎となる機械学習や、ニューラルネットワークの基礎についてデータ拡張、転移学習、可視化技術など最近の動向を踏まえ説明する。また、制御分野におけるニューラルネットワークの応用手法について、各種産業分野での事例紹介も交えて詳説する。さらに、AI技術を用いた診断技術についても事例紹介も交えて平易に紹介する。

  1. 人工知能 (AI) の制御・診断への導入
    1. 制御理論
      1. 古典制御
      2. モデルベースド制御
    2. 人工知能 (AI)
      1. 機械学習の分類
      2. ニューラルネットワーク
      3. FNN、RNN、CNN、TCN
      4. 転移学習とデータ拡張
      5. 説明可能AI (XAI)
    3. 制御とニューラルネットワーク
      1. フィードバック誤差学習制御
      2. 規範モデル型学習制御
      3. 多入出力システムの学習制御
  2. AI技術の制御への応用
    1. モーションコントロールへの応用
    2. プロセスシステムへの応用
    3. 多入出力システムへの応用
    4. 模倣制御への応用
  3. AI技術の診断への応用
    1. Yoloオブジェクト検出を用いたロボットカートの認識
    2. 画像分類とその可視化技術
    3. 時系列信号の分類とその可視化技術

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