実機データでつくるAI制御モデル

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本セミナーでは、重回帰モデルやARモデルなどの従来解析から、ディープラーニングやLSTMを用いた時系列モデリング、さらに強化学習による最適制御までを体系的に紹介いたします。
さらに、限られた実機データの補完やデータ分布の偏り対策など、現場で直面する課題への実用的な対処法も網羅し、制御システム開発におけるAI活用の基礎・実務の勘所を習得いただけます。

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プログラム

今後、IoTの常時データ収集により膨大な実機収集データのあふれる時代となるでしょう。その高度利用のためにデータサイエンスおよびAI学習手法によるデジタルモデリング技術が重要となってきます。 　本セミナーでは、制御分野における実機収集データからAI学習によりデジタルモデルを構築する実務を紹介します。特に産業界の制御システム開発者が制御対称モデリングにAI学習理論を実践する手法について重点をおきます。講師の30余年の経験に基づき,実際に現場から収集したデータを用いた実例を豊富に用いて解説します。

  1. 制御モデリング
    1. 制御モデリングとは何か
    2. 実機時系列データと制御モデルの関係
    3. 制御モデリングにAI機械学習手法を用いる
  2. 線形実機収集モデリング
    1. 重回帰モデルの基礎
    2. 自己回帰ARモデルの基礎
    3. 実例1 : 基本的な安定区間重回帰モデル
    4. 実例2 : 基本的なステップ応答ARモデル
  3. ディープラーニングAIモデリング
    1. ディープラーニングの基礎
    2. 実機収集データからのディープラーニング基礎解説
    3. 実例3 : 基本的なステップ
      • 応答ARニューラルネットワーク
    4. 実例4 : ディープラーニング
      • 突発事象予知モデル
  4. LSTM AI モデリング
    1. LSTMニューラルネットワークの基礎
    2. LSTM実機収集モデル
    3. 実例5 : 電力卸市場LSTMモデル
    4. 実例6 : 設備突発事象予知LSTMモデル
  5. 実機収集AIモデルによる最適制御
    1. 最適探索制御の基礎
    2. 状態爆発をさける並列探索の工夫
    3. 実例7 : 電力料金最適探索制御
    4. 実例8 : 大規模探索の実用的打切り
  6. 実機学習データ収集の現実
    1. 実例9 : 時系列データからステップ応答抽出法
    2. 実例10 : 限られた収集データからの補完増強法
    3. 実例11 : シミュレータによる人工的な学習データ生成法
  7. 実機収集AIモデリングの実作業
    1. IoTによる実機収集データ収集方法
    2. 実機収集
      • AI学習データのゾーン選別
    3. 実機収集
      • AIモデリング自作ソフト
  8. まとめ
  9. Q&A

受講料

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複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

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