AI･機械学習の産業設備への応用実践ノウハウ

イベント詳細 本セミナーでは、機械学習の基礎であるニューラルネットワークおよび強化学習の原理から、産業現場への実装方法までを丁寧に解説します。特に、対象設備から取得した時系列データを収集し、学習データとして活用可能な状態に整えるための実践的なノウハウに重点を置きます。あわせて、データ収集用IoTシステムの実装・構築手法や、機械学習ツールの動作を理解するためのポイントについても、講師の長年の経験をもとに紹介します。最後に、最先端技術として注目される生成AIのTransformerの原理と、産業現場への適用に関する研究事例についても解説します。
本セミナーは、機械学習をこれから産業現場へ導入したい方はもちろん、すでに導入を進めているものの課題を感じている方にも有益な内容となっています。理論と実装の両面から、現場で本当に役立つ知識と考え方を体系的に学べる機会ですので、ぜひご参加ください。
【開催情報】■日時：2026/5/26(火) 10:00～16:00／【アーカイブ配信】5/28～6/11
■会場：以下より受講形態を選択可能です。《LIVE配信》Zoomによるオンライン受講
《アーカイブ配信》WisdomBase によるオンライン受講※LIVE配信をお申込みの方は、追加料金なしでアーカイブ配信の受講が可能です。
■費用：49,500円(税込)/1名
【講師】
蜷川 忠三　 講師
N研究所株式会社 代表取締役／元岐阜大学教授博士（工学）
【セミナープログラム（予定）】
１．機械学習の産業応用の概観(1) 最先端最先端研究例の動画(2) 機械学習の産業現場適用(3) 産業応用の現場実例のサンプル集
２．制御対象のモデル化(1) ニューラルネットワークの基礎(2) 実例１：機器制御動作のステップ応答ａ．実測データから入出力制御変数の選定ｂ．多変数制御のブラックボックスモデル
３．設備保全の予測(1) 過去を記憶する機械学習ａ．LSTMニューラルネットとは(2) 実例２：設備動作の突発事象の予測ａ．保全運転発生予測の有用性と精度ｂ．保全運転予測精度の評価指標と使い方
４．設備管理の強化学習(1)  教師データ不要の強化学習ａ．強化学習の代表Qラーニングの原理ｂ．学習期間課題を解決する転移学習(2) 実例３：設備の最適経済運転ａ．本来機能と電気代削減の両立ｂ．マルチ転移学習法に...

プラットフォーム: peatix / 主催者: アイアール技術者教育研究所