以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
システム同定によるデータ駆動モデリングの基礎とカルマンフィルタとの関係
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
Pythonではじめる機械学習入門講座
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
■AI活用人材育成講座■『機械学習(ディープラーニング)の基礎・活用・実践<全3回>』
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
フローマイクロリアクターの流体制御と流路破断・閉塞対策
小規模データに対する機械学習の効果的適用法
カルマンフィルタの基礎理論
開催日 |
10:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 情報技術 制御・システム |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
センシング,制御,機械学習などの基礎となる
セミナー講師
足立 修一(あだち しゅういち) 氏 慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授(工学博士)
セミナー受講料
お1人様受講の場合 51,700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。
テキストとして、「カルマンフィルタの基礎」(東京電機大学出版局/3190円(税込))を使用しますので、備考欄にテキスト希望の有無を記入下さい。受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
セミナー趣旨
自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは,究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて、できるだけわかりやすく解説することを試みます。カルマンフィルタは、対象である時系列、あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した観測データから対象の状態を推定(フィルタリング)する方法です。
本セミナーでは,カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング,制御,あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば,古典制御や現代制御,確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが,高等学校の数学の知識があれば,本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
本セミナーでは,まず,線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。つづいて,非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に,カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。
セミナープログラム
1 はじめに
2 カルマンフィルタを学ぶための基礎
2.1 時系列の状態空間モデリング
2.2 最小二乗法と最尤推定法
3 線形カルマンフィルタ
3.1 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
3.2 定常カルマンフィルタと非定常カルマンフィルタ
3.3 数値シミュレーション例
4 非線形カルマンフィルタの考え方
5 時系列のモデリング
6 まとめ