受講概要
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．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よる
学習期間短縮
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. 現実的なシステム設計のコツ
（１）最初のプロジェクト
試行の戦略
ａ．設計手順概要
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技術の先端産業応用
（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の内部原理の
概観
（２）Transformerの産業応用例
ａ．Transformerによる
時系列傾向予測
ｂ．Transformerによる
イベント発生予知
8.まとめ
まとめ
質疑応答
受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。
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
予備知識
特に必要ありません。
習得知識
１）AI機械学習の産業応用、とくに製造現場への適応事例の概観
２）機械学習の基本であるニューラルネットおよび強化学習の産業現場への適用法
３）実機から時系列学習データを収集する手法としてIoTを使ったシステム実装法の知識
４）現実の実機収集データ前処理からデータ分布偏りの補正など実用的な対処知識
講師の言葉
近年AI分野の⼀つである機械学習がIT世界から産業現場へ広がってきて、製造現場や商業ビルにおける設備のシステム制御や異常検知などに応用するニーズが急増しています。
しかし、現場実装には、現場環境制約、情報セキュリティ、収集データ偏り等の現実の課題があるのが普通です。
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および強化学習の原理と産業現場実装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に力点を置きます。
最後にデータ収集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長年の経験を紹介いたします。最後に最先端技術として生成AIのTransformerの原理紹介と産業現場に適用する研究実例を紹介します。