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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29 -
動作するロボットへの応用に関連する
運動計画、機械学習、強化学習など諸技術の概略を解説
ロボットの自律化に関連する技術・研究動向を述べます
セミナー趣旨
近年、人工知能関連技術の種々の応用が盛んに行われ、ロボットへの応用も期待を集めている。ロボットを自動的に動かし人手での調整等の介在を減らす(自律化)技術は、地図生成、運動計画、学習制御、パタン認識など多岐にわたる技術的側面を有する。
本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向を述べる。
受講対象・レベル
- ロボットの自律化・導入を検討されている方
- ロボット制御にかかわる強化学習・機械学習についての基礎知識を得たい方
- 現状の技術でのロボットの利用可能性を検討したい方
習得できる知識
- 機械学習・強化学習の基礎知識
- ロボットの動作計画・認識・制御・学習についての技術の概観
- 強化学習・逆強化学習のロボットへの応用事例
セミナープログラム
- ロボットの運動計画・動作制御の概略
a. 世界地図と計画にもとづくアプローチ
b. センサ情報から直接制御入力を決定するアプローチ
i. 熟練者の操縦情報にもとづく方法
ii.強化学習などの動作学習・特徴抽出にもとづく方法 - ロボットの運動計画のための基礎
a. コンフィギュレーションとは
b. コンフィギュレーション空間・コンフィギュレーション障害物
c. 運動計画のための空間の構造化
d. グラフ構造と探索 - ロボットの運動計画
a. ポテンシャル法
b. A*探索、ダイクストラ法
c. RRTアルゴリズム - ロボット制御にかかわる機械学習の基礎
a. 機械学習問題の分類(教師あり学習と教師なし学習、最適制御)
b. 関数近似問題とその適用対象
c. パタン分類問題とその適用対象
d. 階層型ニューラルネットワークと深層学習
e. 教師なし学習と次元圧縮 - ロボット制御のための強化学習の基礎
a. 強化学習と運動計画の相違点
b. マルコフ決定過程とBellman方程式
c. 動的計画法とQ学習
d. 強化学習における分類軸 - 強化学習に関する最近の話題
a. 方策勾配法
b. 関数近似と強化学習の統合
c. 逆強化学習
d. メタ強化学習 - ロボット制御にかかわる強化学習の応用
a. 非線形制御・安定化制御
b. 視覚にもとづくナビゲーションへの応用
c. 物体把持の学習
d. 多種類(マルチモーダル)センサ情報処理
セミナー講師
小林 祐一 氏
静岡大学 工学部 機械工学科 准教授 博士(工学)
セミナー受講料
お1人様受講の場合 50,600円[税込]/1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
50,600円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
東京都
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング メカトロ・ロボティクス
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50,600円(税込)/人
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