セミナー


2022国際ロボット展併催セミナー
ロボットによる生産革新のための

深層学習・予測学習を規範とした行動学習の取り組み方

開催主旨

 ここ数年、AI(機械学習、深層学習)の産業応用が急速に進展しています。ロボット分野においては画像認識(対象物の認識)での利用が目立っていましたが、ここ最近は深層学習を用いた動作生成や深層強化学習、また、講師らが提案している深層予測学習の適用例が報告されています。生産品目の変化への柔軟かつ迅速な対応が求められる生産現場において、その一端を担うロボットにも同様に汎用性と柔軟性が求められますが、上記の適用例は、これらの達成につながると期待されます。
 本セミナーでは、講師が企業との共同開発で取り組んだ経験を踏まえつつ深層学習の拡張、具体的にはマルチモーダル学習および深層予測学習などの最新の研究事例を解説します。また、これらの学習手法の特徴と利点を理解し、産業用ロボットなどに適用することで生産の高度化を図るための課題と要点を掴みます。さらには、学習・進化する知能化システムによる今後の生産革新の姿を展望します。

【受講ターゲット】
(1)産業用ロボットメーカーの開発担当、技術営業担当、システムインテグレータ
(2)産業用ロボットユーザーの生産技術担当
(3)日本ロボット学会員の研究者、AI研究者
(4)コンサルタント、調査会社 ほか

概要

日時

2022年3月9日(水)

14:00~17:00(受付13:30)

会場 東京ビッグサイト 会議棟605会議室
受講料

22,000円(テキスト代、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

※本講座はPeatixにて参加登録を行っております。

主催 日刊工業新聞社
協力 早稲田大学 尾形哲也 教授
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

尾形 哲也 氏

会場アクセス

東京ビッグサイト 会議棟605会議室

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プログラム

1.ロボットの行動学習

1-1 ロボットとAI
1-2 深層学習の概要
1-3 マルチモーダル学習
1-4 ロボットへの深層学習の応用(3つのアプローチ)

2.認識と強化学習

2-1 把持領域認識と応用
2-2 3次元形状認識(GQN:Generative Query Networkなど)の利用
2-3 3次元モデルのロボット応用の課題
2-4 強化学習入門

2-5 深層強化学習(ゲームでの応用)

2-6 Deep Q-learningのフレームとロボットへの応用

2-7 強化学習の暗黙の前提

3.マルチモーダル学習と深層予測学習
3-1 クロスモーダル連想
3-2 予測符号化の原理
3-3 深層予測学習の概念
3-4 深層予測学習のロボット応用例と実用化(柔軟物ハンドリング、粉体液体計量、ドア開け全身運動生成、チャック開けなど)
3-5 言語の統合
4. 課題と今後の展望
4-1 ロボットとAI、AIの向き・不向き
4-2 ロボットの身体知の理解と認知発達ロボティクス
4-3 今後の展望

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