1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 66,000円(税込)/1口 が格安となります。



☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

〜いま、最も注目されている制御理論〜

『カルマンフィルタ・機械学習を学ぶための
 確率統計,線形代数,最小二乗法入門』
 



 S250424AW


 テキストとして、「続々 制御工学のこころ〜確率システム編〜」(東京電機大学出版局/未定…3/20刊行予定)を
使用しますので、申込用紙のテキスト希望欄に○印を記入下さい。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。


 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時:2025年4月24日(木)10:00-17:00
受 講 料:1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★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。

 ***関連講座*** 【制御のためのモデリングとカルマンフィルタ講座】

 講 師

 

 足立修一(あだちしゅういち) 氏 

   慶應義塾大学 名誉教授(工学博士)

 <経歴>   1981年 慶應義塾大学 工学部 電気工学科卒業
  1986年 慶應義塾大学大学院 工学研究科 博士課程 電気工学専攻修了(工学博士)
  1986年 株式会社東芝入社 総合研究所 勤務
  1990年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 助教授
   1993年 〜1996年 科学技術庁 航空宇宙技術研究所(現JAXA)客員研究官 兼務
  2002年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 教授
   2003年 〜2004年 ケンブリッジ大学 工学部(制御グループ) 客員研究員(Gonville and Caius College)
  2006年 慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授
  2023年 慶應義塾大学 名誉教授
<研究テーマ>   1 システム同定理論と時系列解析…実用的なシステム同定理論の開発
 2 非線形・非ガウシアン最適フィルタリング理論(状態推定問題)…Unscented Kalman filter (UKF) / カルマンフィルタ理論の実用化検討
 3 制御系設計理論…モデル予測制御(Model Predictive Control)
<主な著書>   「続 制御のこころ〜モデルベースト制御編」(2023)、「制御工学のこころ〜古典制御編」(2021)、「制御工学の基礎」(2016)、「バッテリマネジメント工学〜電池の仕組みから状態推定まで〜」(2015)、「カルマンフィルタの基礎」(2012)、「システム同定の基礎」(2009)、「電気自動車の制御システム〜電池,モータ,エコ技術〜」(2009)など…以上、東京電機大学出版局。
 「信号・システム理論の基礎〜フーリエ解析,ラプラス変換,z変換を系統的に学ぶ〜」(2014)など…コロナ社

 セミナーの概要

 

 カルマンフィルタや機械学習に対する関心が高まっています。それらの技術をユーザーとして利用するのであれば,それらの中身について深く知る必要はないかもしれません。しかし,カルマンフィルタや機械学習を正しく利用するためには,それらの中身を構成する確率統計,線形代数,最小二乗法などの数理的な知識が必要です。このような知識を持っていれば,たとえ第3次AIブームが終わったとしても,それらは次の研究開発に大いに役立つことでしょう。
 本セミナーでは,カルマンフィルタや機械学習を学ぶための確率統計,線形代数,最小二乗法などを平易に解説します。さらに,最小二乗法のさきにある特異値を用いた方法や正則化法などについても解説します。

 講義項目

 

 1 はじめに

 2 確率統計の基礎
  2.1 確率の基礎用語
  2.2 正規分布
  2.3 真ん中とバラつき


 3 多次元確率分布と線形代数
  3.1 多次元確率分布
  3.2 線形代数のエッセンス
  3.3 多次元正規分布


 4 確率過程の基礎
  4.1 連続時間確率過程とそのフーリエ解析
  4.2 離散時間確率過程とそのフーリエ解析

 5 最小二乗法
  5.1 最小二乗法と確率
  5.2 最小二乗法と線形代数

 6 最小二乗法の先〜正則化法
  6.1 特異値分解と最小二乗法
  6.2 正則化法

 7 まとめ



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