新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。希望者は講師との名刺交換が可能です講師紹介*セミナー内容下部をご参照下さい。1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。*PC実習講座を除きます。幅広く応用されています。近年の深層学習の出現で飛躍的に発展してきたAI技術の多くが最適化に立脚しています。これはより良く学習できるモデルを見出すというデータサイエンスの目標と誤差関数を最小化するという最適化手法とが自然に結びつくからです。最適化手法には、いろいろな分類基準がありますが、ここではオフライン最適化とオンライン最適化という基準に従って最適化手法の諸原理を説明します。オンラインとは将来のデータを知らずに、将来に正の影響を及ぼす可能性の高い意思決定や最適な方策を下すことです。オフラインとは、現時点までのデータの集合体に基づき最適な意思決定を行うことです。現在主流の最適化手法は、ほとんど現実問題から切り離したオフライン最適化手法です。本来、現実社会における最適化問題は対象が普遍的に時間とともに発展していくという特性を考えれば、現実の最適化問題は全てオンライン最適化問題として捉えるべきですが、難易度が高いため、オンライン最適化のアルゴリズムの開発は最適化分野においても非常に挑戦的かつ最先端の分野として位置づけられています。混合整数計画法などをわかりやすく説明し、概覧していきます。後半は近年、オンライン最適化問題に取り組んだ深層強化学習のオンライン学習原理と応用の仕組みについてわかりやすく説明します。最後に、配車計画問題(VRP)およびスマートグリッドの電力のオンライン最適化問題を適応事例として、AIによる最適化解のオンライン学習と予測の最先端機能を検証します。注意点などについて広く、深く把握することができます。ケンブリッジで働いた後、2009年に一旦研究分野から離れ、(株)グリッドの共同設立者となり会社を立ち上げる。2016年より電気通信大学の准教授および(株)GRIDの最高技術顧問を兼任。おける欠陥と故障予測などの研究開発に従事する。深層学習フレームワーク∞ReNomの開発に従事。2019年4月に量子シュミレーターReNorm-Qを開発。2019年6月オーム社より「強化学習アルゴリズム入門」を出版予定。・本テーマ関連のご活動:2009年から密度汎化数DFT計算・量子デバイス輸送理論計算に従事。並列計算クラスタを構築。ReNomフレームワークに強化学習、最適化アルゴリズム、量子アルゴリズムを拡張。(曽我部研究室)、株グリッドの産学連携プロジェクト「人工知能ラボ開設記念講演」にて「量子物理と深層学習を癒合した量子人工知能の開発」について基調講演。application〜産業最適化のための深層学習フレームワーク〜」として公開講座に登壇。