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＜セミナー詳細＞

セミナーコード：20241206　　　受講お申し込みは、画面下の「受講申込」ボタンから

★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の原理と産業現場への適用事例を関連づけながら、対象設備
　の時系列データを収集して学習データとして使える状態にする現実的なノウハウ、データ収集IoTシステム実装構築法、
　機械学習ツール動作理解のコツなど実践方法、また生成AIの技術基盤であるTransformerニューラルネットの原理概要と
　産業現場応用の最先端について、講師の20年間の経験をもとに丁寧かつ詳しく解説頂きます。

AI・機械学習の産業設備への応用実践ノウハウ
●講　師 N研究所株式会社　代表取締役
岐阜大学　工学部　電気電子情報工学科　客員教授　		 蜷川忠三 氏
　会　場　
　 【講師紹介】
1988年 米国 University of Washington大学院卒業
2007年 三菱重工業(株) 技監、博士（工学）
2012年 岐阜大学工学部電気電子工学科 教授
2023年 制御技術コンサル会社 Ｎ研究所(株)設立、現在に至る。

＜主な著書＞
『仮想発電所システムの構築技術』オーム社
『AI時系列制御解析』コロナ社
『AI Time Series Control System Modelling』Springer
など和洋専門書8冊、論文110編
●日　時 ２０２４年　１２月　１０日（火）　１０：２０〜１６：２０
●会　場 東京・新お茶の水・連合会館（旧 総評会館）・会議室　　》》 会場地図はこちら 《《
※急ぎのご連絡は(株)技術情報センター(TEL06-6358-0141)まで！！

※本セミナーは、会場での受講またはライブ配信（Zoom）での受講も可能です。
※セミナー資料（テキスト）はセミナー開催日の直前にデータ（pdf）でお送り致します。
※ライブ配信に関する　》》よくあるご質問はこちら 《《　から。

※アーカイブ受講可能
　（当日受講及びアーカイブ受講の両方をご希望の方はそれぞれ受講料を頂戴致します。）
　　１．受講料は同額となります。
　　２．恐れ入りますが、講師への質問は受付できません。
　　３．開催日より７〜１０営業日以降に配信の準備が整いましたらご連絡致します。
　　４．ご都合の良い日をお伺いし、視聴用URLなどをお送り致します。
　　５．動画の公開期間は公開日より３日間となります。
●受講料 ４９,９４０円（１名につき）
（同時複数人数お申込みの場合１名につき４４,４４０円）
※テキスト代、消費税を含む
●主　催 (株)技術情報センター

●セミナープログラム●
【推奨受講対象】

　・産業現場への機械学習の具体的な導入方法や導入事例を学びたい方
　・システム制御に関わる開発設計・生産管理に携わる技術者やチームリーダーの方
　・設備・機器メーカー、インフラ・産業システムメーカー、土木・建築およびそれらの関連企業の方
【講師の言葉】

　近年AI分野の一つである機械学習が製造現場、産業設備などのあらゆる産業分野の管理制御システムに広がってきました。しかしITの世界とは異なり、現場実装には、環境の制約やデータ不足等の課題があるのは当然であり、その現実的対応こそが第一線技術者に必須ノウハウと言えます。
　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の原理と産業現場への適用事例を関連づけながら実践方法を丁寧に説明します。特に、対象設備の時系列データを収集して学習データとして使える状態にする現実的なノウハウ、データ収集IoTシステム実装構築法、機械学習ツール動作理解のコツについても講師の20年間の経験を紹介します。最後に、生成AIの技術基盤であるTransformerニューラルネットの原理概要を説明した上で、産業現場応用の最先端を展望します。
【プログラム】

１．機械学習の産業応用の概観

　(1)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．突発動作の発生予測の有用性と精度
　　ｂ．突発動作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．Qラーニングで平常運転しながら賢くなる
　(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．転移学習法により学習期間を短縮


５．学習データ収集の実際

　(1)実際に収集できる学習データの量と質
　　ａ．理想的な学習データ収集分布
　　ｂ．欲しいデータが少ないときのSMOTE法
　(2)学習ツールか自作学習ソフトか


６．現実的な現場導入（システム設計）のコツ

　(1)導入計画の戦略
　　ａ．導入工程手順概要
　　ｂ．対象選定とチーム編成
　(2)機械学習ツールの使い方と限界


７．生成AI技術の産業応用の研究事例

　(1)生成AIの技術基盤：Transformer
　　ａ．革新的ニューラルネット：Transformerとは
　　ｂ．Transformerの原理概観
　(2)Transformerの産業応用研究
　　ａ．Transformerによる気温推移予測
　　ｂ．Transformerによる工場電力消費予測
　　ｃ．Transformerによる道路凍結予測
　　ｄ．Transformerによる重機経路計画


８．まとめ


９．質疑応答（適宜）
− 名 刺 交 換 な ど −
セミナー終了後、ご希望の方はお残りいただき、
講師とご受講者間での名刺交換ならびに講師へ個別質問をお受けいたします。

　※ＦＡＸでもお申し込みいただけます。ＦＡＸお申し込み用紙(ＰＤＦ)を印刷いただき、必要事項をご記入のうえ弊社まで
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