セミナー

【ライブ配信セミナー】
機械学習・強化学習による

ロボットの運動制御と認識の学習
~ロボット”自律化”の基礎と実用化に向けた応用事例~

開催主旨

 本セミナーでは、ロボットの運動生成のための、機械学習・強化学習の基礎知識を提供します。ロボットを自動的に動かし、人手の介在を減らす(=自律化)技術は、多岐にわたる技術的側面を有するものです。
 本セミナーではロボットの動作計画・認識・制御・学習についての基礎事項を丁寧に解説します。

 近年、人工知能関連の技術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ます。これを踏まえ、動作するロボットへの応用に関連する技術の概観、強化学習・逆強化学習の考え方・研究動向を紹介します。

■受講対象
・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

■受講後、習得できること
・機械学習・強化学習の基礎知識
・ロボットの動作計画・強化学習・認識制御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

 

 本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。
※お申込みの際に、テキストを受け取れるメールアドレスを記入して下さい。
(申込アドレスと異なる場合は、申し込みフォームの備考欄にてお知らせ下さい。)

 

概要

日時 2022年 7月 14日(木) 10:30~16:30
(10:00 ログイン開始)※昼休憩1時間あり
会場 WEBセミナー
WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。

※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。
受講料 お一人様:38,500円(資料含む、消費税込)

受講にあたり
開催決定後、受講票並び請求書を郵送またはメール(PDFファイル)にてお送り致します。
申込者が最少催行人数に達していない講座の場合、開催を見送りとさせて頂くことがございます。(担当者より一週間前を目途にご連絡致します。)
受講料
振込手数料は貴社でご負担願います。
キャンセルについて
開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
主催 日刊工業新聞社

※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
⇒ プライバシーポリシー
申込締切日について 講座開催の3営業日前17:00〆切
※セミナーによって締切が異なる場合もございます。早めにお申込みください。
原則、資料を受講者の方へ郵送するため、お手元に届く猶予を頂いております。予めご了承ください。

【営業日】について
営業日は平日になります。 ※土曜/日曜/祝祭日は、休業日です。

(例)6/16(火)開催の場合、6/11(木)が締切日となります。
問い合わせ先 日刊工業新聞社
総合事業局 セミナー事業部
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

小林 祐一 氏

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プログラム

1 ロボットの運動計画・動作制御の概略

1.1 世界地図と計画にもとづくアプローチ
1.2 センサ情報から直接制御⼊⼒を決定するアプローチ
1.2.1 熟練者の操縦情報にもとづく⽅法
1.2.2 強化学習などの動作学習・特徴抽出にもとづく⽅法

2 ロボットの運動計画のための基礎
2.1 コンフィギュレーションとは
2.2 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
2.3 運動計画のための空間の構造化
2.4 グラフ構造と探索
3 ロボットの運動計画
3.1 ポテンシャル法
3.2 A*探索,ダイクストラ法
3.3 RRT,RRT*アルゴリズム
3.4 車輪型移動ロボットへの適用例(Hybrid A*など)
4 ロボット制御にかかわる機械学習の基礎
4.1 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)
4.2 関数近似問題とその適⽤対象
4.3 パタン分類問題とその適⽤対象
4.4 階層型ニューラルネットワークと深層学習
4.5 教師なし学習と次元圧縮
5 ロボット制御のための強化学習の基礎
5.1 強化学習と運動計画の相違点
5.2 マルコフ決定過程とBellman⽅程式
5.3 動的計画法とQ学習
5.4 強化学習における分類軸
6 強化学習に関する最近の話題
6.1 ⽅策勾配法
6.2 関数近似と強化学習の統合
6.3 逆強化学習
6.4 メタ強化学習
7 ロボット制御にかかわる強化学習の応用
7.1 (非線形制御・安定化制御など.適宜講義内で紹介)
 【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
 ※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

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