深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術

セミナーに申し込む
オンライン 開催

本セミナーでは、深層学習、計算機シミュレーションの基礎から解説し、計算機シミュレーションを高速かつ正確に使用するためのポイントを解説いたします。

日時

開催予定

プログラム

製造工程の把握や制御など、システムのモデル化とシミュレーションが必要な場面は数多く存在します。また、そこに機械学習を取り入れようという試みも80年代から繰り返されてきました。しかし深層学習技術の発展を受け、近年はシステムが持つ様々な性質をうまく活用して学習できる手法が提案されるようになりました。  本講演ではシステムのモデル化とシミュレーションを軸に、基礎的なトピックから最先端の手法までを紹介します。

  1. 機械学習の基礎
    1. なぜ深層学習が有効なのか?
    2. 幾何学的深層学習というパラダイム
  2. 深層学習によるモデル化
    1. 深層学習による力学系のモデル化
    2. 解析力学に学んだ深層学習
  3. シミュレーションのための深層学習
    1. Physics-informed neural networks (PINNs)
    2. PINNsによる学習
    3. PINNsの拡張と応用
  4. 高速なシミュレーションのための深層学習
    1. 作用素学習
    2. 高速性と正確性の両立
  5. ニューラルネットワークによる制御と最適化
    1. ニューラルネットワークと最適制御
    2. 微分可能プログラミング
  6. 方程式の学習 (SINDy)

受講料

複数名同時受講割引について

アカデミック割引

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

アーカイブ配信セミナー