車両制御開発実践プログラム AI／機械学習編

プログラム概要

• 古典・現代制御理論の基礎から、車両制御における機械学習モデルの組み込みまでを体系的に学ぶ
• 制御適合値の自己学習アルゴリズムの組み込みと評価まで実践する

受講対象者

新入社員の基礎学習 / 中堅・ベテラン技術者のリスキリング

前提知識

プログラミング (言語不問)・物理・数学の基礎知識

期間

半年間

学習内容

1. MODULE 1

   古典・現代制御の理論を運動学モデルから接続して理解する

   1. 01イントロダクション
   2. 02車両の運動学モデル
   3. 03古典制御・幾何学制御の基礎 (PID・Pure Pursuit)
   4. 04現代制御 (LQR制御)
   5. 05総合演習 第1回 (開発実践と意見交換会)

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2. MODULE 2

   AI モデルの構築と評価を、教師あり／なし学習の両面から実践する

   1. 01機械学習・深層学習の基礎
   2. 02スピン予測AIモデルの構築
   3. 03開発体験① 教師あり学習
   4. 04開発体験② 教師なし学習
   5. 05総合演習 第2回 (開発実践と意見交換会)

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3. MODULE 3

   MPC と機械学習の融合で、適合値を自己調整する仕組みを学ぶ

   1. 01モデル予測制御 (MPC)
   2. 02学習ベース MPC
   3. 03AI・機械学習による自動キャリブレーション
   4. 04学習値の評価と車両走行への反映
   5. 05総合演習 第3回 (開発実践と意見交換会)

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