AI技術×制御・推定・診断 ～基本理論とその産業応用事例解説～

制御理論の基礎から始まり、ニューラルネットワークの基礎も解説。加えて、データ拡張、転移学習、可視化技術など最近の動向についても紹介します。
最後に各種産業分野におけるAI技術を応用した制御・推定・診断事例を紹介します。

セミナー講師

 橋本 誠司 先生   群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授

■ご略歴：
1999年宇都宮大学大学院工学研究科博士課程修了。1996年～1999年日本学術振興会特別研究員。2000年より小山工業高等専門学校機械工学科助手、2002年より群馬大学工学部助手、2005年に同助教授、2016年に教授、現在に至る。博士（工学）。主に制御・推定・診断技術の産業応用に関する研究に従事。2001年、2003年IEEE IES Best Presentation Award受賞。2012年IEEE IMCS Best Application Paper Award受賞。電気学会、計測自動制御学会、IEEE会員。
■ご専門および得意な分野・研究：
知能化制御技術に関する研究とその産業応用

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
  お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
  それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
  テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

セミナー趣旨

  Society5.0の実現に向けた科学技術・イノベーション政策の柱として、サイバー空間とフィジカル空間の融合による新たな価値の創出があげられており、ITやICTの高度化に伴い、人工知能(AI)に基づく知能化した制御・診断技術も産業界にも導入されつつある。
  本講座では、まずは制御の基礎となる古典制御を概観する。続いて、AI技術の基礎となるニューラルネットワークの基礎について説明するとともに、データ拡張、転移学習、可視化技術など最近の動向についても紹介する。
  その後、制御・診断分野へのAI技術の基本的な導入手法について説明し、各種産業分野におけるAI技術を応用した制御・推定・診断事例紹介を行い、平易に解説する。

受講対象・レベル

・PID制御などの古典制御に携わっている方で、制御性能向上や機能拡張を考えている方
・理工学分野の方で、今後、制御・診断機器の高性能化・高機能化に向け、ニューラルネットに基づくAI制御・
   診断技術の導入を考えている方

必要な予備知識

・高校卒業（理系）レベルの物理、数学の知識と制御工学の基礎知識
・書籍「現場で役立つ制御工学の基本」（涌井ら著、コロナ社、2012）などを
   一読すると制御の基礎の理解が深まる

習得できる知識

・制御技術の基礎知識
・ニューラルネットワークに基づくAI制御、推定・診断技術の基礎知識
・（上記）基礎知識の各種産業分野での応用手法

セミナープログラム

1 制御理論の基礎
　(1)　古典制御理論
　(2)　モデルベースド制御手法
　　　a. 2自由度制御
　　　b. 外乱オブザーバ
　　　c. 内部モデル制御
2 人工知能（AI）の制御・診断への導入
　(1)　ニューラルネットワーク
　　　a. 学習理論とは
　　　b. 再急降下法と誤差逆伝播法
　　　c. FNN、RNN、CNN
　　　d. 転移学習
　　　e. データ拡張
　　　f. 学習の可視化
　(2)　ニューラルネットワークと制御
　　　a. フィードバック誤差学習制御
　　　b. 規範モデル型学習制御
3 AI技術の制御への応用
　(1)　位置決め制御への応用
　(2)　スイッチング電源への応用
　(3)　プロセス制御への応用
　(4)　エンジン制御への応用
　(5)　モータ制御への応用
4 AI技術の診断への応用
   (1)   低サンプリング信号に対するAI故障診断法
　　   a. FNNによるアプローチ
　      b. CNNによるアプローチ
   (2) AIによる画像分類とその可視化技術
　　   a. 食品の分類化
　　   b. 商品状態の分類化とその実装について

■講演中のキーワード
   制御、推定、診断、AI、ディープラーニング、ニューラルネットワーク