【Live配信 or アーカイブ配信】深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術

＜セミナー　No.509423＞

深層学習、計算機シミュレーションの
基礎とシステムのモデル化技術

★ 計算機シミュレーションを高速かつ正確に使用するためのポイントを徹底解説！

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■講師

北海道大学　大学院情報科学研究院　教授　博士（工学）　松原 崇 氏

■聴講料

１名につき５５，０００円（消費税込・資料付き）

１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

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【講座概要】
製造工程の把握や制御など、システムのモデル化とシミュレーションが必要な場面は数多く存在します。また、そこに機械学習を取り入れようという試みも80年代から繰り返されてきました。しかし深層学習技術の発展を受け、近年はシステムが持つ様々な性質をうまく活用して学習できる手法が提案されるようになりました。本講演ではシステムのモデル化とシミュレーションを軸に、基礎的なトピックから最先端の手法までを紹介します。

【受講対象】
CAEなど計算機シミュレーションを事業で活用している・したい方
システムや事象の解析にAI技術の導入を検討されている方

【受講後習得できること】
深層学習によるモデル化とシミュレーションの技術

1.機械学習の基礎
　1.1 なぜ深層学習が有効なのか？
　1.2 幾何学的深層学習というパラダイム

2.深層学習によるモデル化
　2.1 深層学習による力学系のモデル化
　2.2 解析力学に学んだ深層学習

3.シミュレーションのための深層学習
　3.1 Physics-informed neural networks (PINNs)
　3.2 PINNsによる学習
　3.3 PINNsの拡張と応用

4.高速なシミュレーションのための深層学習
　4.1 作用素学習
　4.2 高速性と正確性の両立

5.ニューラルネットワークによる制御と最適化
　5.1 ニューラルネットワークと最適制御
　5.2 微分可能プログラミング

6.方程式の学習 (SINDy)

【質疑応答】

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