舉辦AI與機器學習應用於工業設備之實踐技能講座
アイアール技術者教育研究所將於2026年5月26日舉辦線上研討會，從實踐落地的角度解說AI與機器學習在工業設備上的應用。課程將著眼於解決現場的「現實挑戰」，包含數據收集與生成式AI的應用。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年3月30日 19:00
- 🔍 收集: 2026年3月30日 22:56（發表後3小時56分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月22日 05:39（收集後534小時43分鐘）
アイアール技術者教育研究所將舉辦一場線上研討會，從實施落地的角度解說神經網絡與強化學習的原理，以及時間序列數據收集、轉換為訓練數據和構建物聯網（IoT）系統的要點。
在製造現場或商業大樓等設備領域，將AI應用於系統控制和異常檢測的趨勢正在擴大。然而，在現場實施時，工程師經常會面臨光靠理論難以解決的「現實挑戰」，例如各設備的特定限制條件、資訊安全、收集數據的偏差，以及確保訓練所需數據的質與量等。本研討會基於這些挑戰，從理論與實施雙方面提供「可用於現場」的導入技能。
## 研討會概要
* 研討會名稱：AI･機器學習應用於工業設備之實踐技能
* 形式：線上（Zoom直播 / 錄影回放）
* 舉辦日期：
【直播】2026年5月26日（二）10:00～16:00
【錄影回放】2026年5月28日～6月11日
* 名額：20人
* 報名費：49,500日圓/人（含稅）
* 講師：蜷川 忠三 講師（N研究所株式會社 代表取締役）
## 講座詳情
在本研討會中，除了概述機器學習的工業應用外，學員還將循序漸進地學習控制對象的建模、設備維護預測、設備管理的強化學習，以及收集訓練數據與系統設計的訣竅。特別是針對現場最容易遇到瓶頸的「數據收集」與「整理成可用於訓練狀態的數據」進行深入探討，內容涵蓋理想的收集分佈概念，以及數據不足時的應對方法（SMOTE法）等。
此外，還將解說作為備受矚目的尖端技術——生成式AI基礎的Transformer的內部原理，以及其在時間序列趨勢預測、事件發生預知等工業應用實例（研究案例）。
## 研討會大綱
1. 機器學習工業應用概述（研究案例影片／現場應用／實例樣本）
2. 控制對象的建模（NN基礎／步階響應／多變數控制的黑盒子模型）
3. 設備維護預測（LSTM／突發事件預測／精度評估指標）
4. 設備管理的強化學習（Q-learning／遷移學習／最佳經濟運轉／縮短學習週期）
5. 訓練數據收集的實務（質與量／理想分佈／SMOTE／使用工具或自建）
6. 現實系統設計的訣竅（初期戰略／目標選擇／團隊組成／工具的極限）
7. 生成式AI技術的尖端工業應用（Transformer概述／時間序列預測／事件預知）
8. 總結與問答環節
### 適合對象
* 希望學習機器學習在工業現場的具體導入方法與案例的人士
* 從事系統控制相關開發設計、生產管理的工程師／團隊負責人
* 設備與儀器製造商、基礎設施與工業系統製造商、土木建築及相關企業的人士
* 已經開始推動導入，但正為現場挑戰（數據、營運、設計）而煩惱的人士
在製造現場或商業大樓等設備領域，將AI應用於系統控制和異常檢測的趨勢正在擴大。然而，在現場實施時，工程師經常會面臨光靠理論難以解決的「現實挑戰」，例如各設備的特定限制條件、資訊安全、收集數據的偏差，以及確保訓練所需數據的質與量等。本研討會基於這些挑戰，從理論與實施雙方面提供「可用於現場」的導入技能。
## 研討會概要
* 研討會名稱：AI･機器學習應用於工業設備之實踐技能
* 形式：線上（Zoom直播 / 錄影回放）
* 舉辦日期：
【直播】2026年5月26日（二）10:00～16:00
【錄影回放】2026年5月28日～6月11日
* 名額：20人
* 報名費：49,500日圓/人（含稅）
* 講師：蜷川 忠三 講師（N研究所株式會社 代表取締役）
## 講座詳情
在本研討會中，除了概述機器學習的工業應用外，學員還將循序漸進地學習控制對象的建模、設備維護預測、設備管理的強化學習，以及收集訓練數據與系統設計的訣竅。特別是針對現場最容易遇到瓶頸的「數據收集」與「整理成可用於訓練狀態的數據」進行深入探討，內容涵蓋理想的收集分佈概念，以及數據不足時的應對方法（SMOTE法）等。
此外，還將解說作為備受矚目的尖端技術——生成式AI基礎的Transformer的內部原理，以及其在時間序列趨勢預測、事件發生預知等工業應用實例（研究案例）。
## 研討會大綱
1. 機器學習工業應用概述（研究案例影片／現場應用／實例樣本）
2. 控制對象的建模（NN基礎／步階響應／多變數控制的黑盒子模型）
3. 設備維護預測（LSTM／突發事件預測／精度評估指標）
4. 設備管理的強化學習（Q-learning／遷移學習／最佳經濟運轉／縮短學習週期）
5. 訓練數據收集的實務（質與量／理想分佈／SMOTE／使用工具或自建）
6. 現實系統設計的訣竅（初期戰略／目標選擇／團隊組成／工具的極限）
7. 生成式AI技術的尖端工業應用（Transformer概述／時間序列預測／事件預知）
8. 總結與問答環節
### 適合對象
* 希望學習機器學習在工業現場的具體導入方法與案例的人士
* 從事系統控制相關開發設計、生產管理的工程師／團隊負責人
* 設備與儀器製造商、基礎設施與工業系統製造商、土木建築及相關企業的人士
* 已經開始推動導入，但正為現場挑戰（數據、營運、設計）而煩惱的人士