1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 58,800円/1口 が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

人工知能(AI)による最適化解の学習・予測

 
~深層強化学習のオンライン最適化問題適用等~

S201130KW

   
 
☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して行います☆☆☆

 開催日時:2020年11月30日(月) 10:30-16:30

 受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

      1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)

 

 講 師


 
曽我部 東馬 博士 


   電気通信大学
     i-パワードエネルギーシステム研究センター&基盤理工学専攻 准教授
    兼任 (株)GRID 最高技術顧問 理学博士
              
 

    【ご略歴】
       物理学の専門家で、東京大学物性研究所、国立分子研究所で学び、
      ドイツ マックス・プランク研究所、イギリス ケンブリッジで研究員を努め、
      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。
      その後、東京大学 先端科学技術研究センターに研究の場所を移し、特任准教授として
      量子構造半導体デバイスの開発及びその理論計算、人工知能の研究を行う。
      2016年より電気通信大学の准教授および(株)GRIDの技術顧問を兼任。
       現在は、エネルギー、物流、交通等といった社会インフラシステムの最適化問題から製薬、
      新材料、革新型半導体デバイスの開発, 気象予測を含めた大規模発電・消費電力予測、製造
      搬送装置システムにおける搬送時間と渋滞予測、高速道路の長短期渋滞予測、製造装置に
      おける欠陥と故障予測などの研究開発に従事する。
      他に深層学習フレームワーク∞ReNomの開発。
      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。

    【ご専門および得意な分野・研究】
      理論物理計算、デバイス計算、エネルギー学、大規模気象予測計算、
      機械学習/深層学習/深層強化学習の数理モデリング、最適化計算、
      量子アルゴリズム、量子演算デバイス開発

    【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。
      2013年に大規模局所気象予測を含めたエネルギーシステムにおける発電・消費電力予測用の並列計算クラスタを構築。
      2014年から深層学習フレームワーク「ReNom」の開発のチームリーダーを務める、
      2016年 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。
       日本応用物理学会会員、日本人工知能学会会員、株式会社グリッド最高技術顧問。

    【関連する講演】
     ・2017年4月 東京大学、電気通信大学(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。
     ・2017年5月 スタンフォード大学にて
      「GRID Inc: Deep learning framework for industrial and engineering optimization
         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。
     ・2017年~2020年 
      セミナー「強化学習・深層強化学習入門:基本・最新アルゴリズムから応用まで」等、延べ30回以上講演

    【講師WebSite】
         http://cluster-iperc.matrix.jp/ja/
         http://www.gridpredict.jp/

    
    【セミナーポイント】 
        「与えられた制約条件の下で最適な解を求める」最適化問題は我々の生活において欠かせない
      分野であり、工学、経済、統計、経営などに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。
       オンライン最適化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。一方、オフライン最適化とは、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、ほとんどが現実問題から切り離され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
      考えると、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。
       本セミナーの前半は、従来のオフライン最適化手法である線形計画法、非線形計画法、整数計
      画と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。

    【受講対象】
      ・現実的最適化問題に興味ある方
      ・オンライン学習に興味ある方
      ・オンライン最適化に興味ある方
      ・深層強化学習に興味ある方
      ・予測アルゴリズムの構築に興味ある方
      ・AIによる予測に興味ある方
      ・AIに興味ある方

    【受講後、習得できること】
       本セミナーを通して、従来のオフライン最適化手法の基本知識、応用方法、問題点を
      習得するとともに、現実問題におけるオンライン最適化手法の最先端知識、予測機能の
      評価基準、応用効果と注意点などについて広く、深く把握することができます。




 講義項目

  1.オフライン最適化の概要
    
1) オフライン最適化問題における目的関数と制約
     a) 連続最適化と離散最適化
     b) 広域最適化と局所最適化
    2) オフライン最適化問題における解法
     a) 厳密解法
     b) 近似解法
     c) 発見的解法

  2.オフライン最適化問題
    
1)線形計画問題
     a) 双対性
     b) 解法
    2) 非線形計画問題
     a) 無制限最適化
     b) 制約付き最適化
    3) ネットワーク最適化問題
    4) 整数計画問題と混合整数計画問題

  3.オンライン最適化問題の概要
    
1) オンライン最適化問題の基本理論
     a) レンタルスキー問題
     b) リストアクセス問題
     c) 競合比による解析手法
     d) 乱択アルゴリズムの設計

  4.オンライン学習モデル
    
1) 学習を考慮したオンラインアルゴリズム
    2) スペシャリストモデル


  5.AIによる最適化アルゴリズム
   
 1) 深層強化学習の基本原理
    2) オンライン最適化における深層強化学習の応用
    3) 方策勾配法による最適化アルゴリズムの構築
     a) TSP問題の概要と強化学習による定式化
     b) 鍵となる技術アテンション(Attention)の仕組み
       ― 自然言語処理を例にする
       ― ここでマルチヘッドアテンション(Multi-Head Attention)の仕組みを説明
     c) エンコーダー(Encoder)の仕組み
       ― LSTM型と self attention型の説明
       ― self attention型の説明の時にグラフアテンションエンコーダーについても説明
       ― グラフアテンションエンコーダーの説明時にグラフとノード埋め込みついても説明
     d) デコーダー(Decoder)の仕組み
       ― ポインターネットワークについて説明
       ― グリンプスについて説明
       ― マスキングについて説明
     e) 全体の流れを簡単にまとめた説明
     f) ベースラインの導入と勾配の更新
     g) 予測機能の検証:
     i-1) 同スケール予測
     i-2) ダウンスケール予測
     i-3) アップスケール予測

     <質疑応答>



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