IR技術者教育研究所將舉辦一場線上研討會，從神經網路與強化學習的原理，到時序資料收集、學習資料化，以及IoT系統建構的要點，皆會從實作觀點進行解說。
在製造現場及商業大樓等設備領域，AI 應用於系統控制與異常檢測的範圍正不斷擴大。然而在現場實作時，往往會面臨各設備的限制條件、資訊安全、收集資料的偏差，以及確保學習所需資料量與品質等，僅靠理論難以解決的「現實課題」。本研討會將基於這些課題，從理論與實作兩方面提供「現場可用」的導入訣竅。
研討會概要
・ 研討會名稱：AI・機器學習於產業設備的應用實踐訣竅
・ 形式：線上（Zoom LIVE直播／存檔影片觀看）
・ 舉辦日期與時間：
【LIVE直播】2026/5/26（二）10:00～16:00
【存檔影片觀看】2026/5/28～6/11
・ 名額：20名
・ 報名費：49,500日圓/每人（含稅）
・ 講師：蜷川 忠三 講師（N研究所股份有限公司 代表取締役）
課程詳情
本研討會將在概述機器學習的產業應用後，分階段學習控制對象的建模、設備維護預測、設備管理的強化學習，以及學習資料收集與系統設計的訣竅。特別聚焦於現場容易成為瓶頸的「資料收集」與「整備為可作為學習資料的狀態」，並探討理想的收集分佈概念，以及資料不足時的應對方式（SMOTE法）等。 此外，亦將概述作為生成式AI基礎且備受矚目的Transformer內部原理，並解說時序趨勢預測、事件發生預知等產業應用案例（研究案例）。
研討會課程表
1．機器學習產業應用概述（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學習／遷移學習／最佳經濟運轉／縮短學習期間） 5．學習資料收集的實務（量與質／理想分佈／SMOTE／工具選擇或自行開發） 6．現實系統設計的訣竅（初期策略／對象選定／團隊編制／工具的極限） 7．生成式AI技術的尖端產業應用（Transformer概述／時序預測／事件預知） 8．總結與問答
預期對象
・ 想學習機器學習於產業現場的具體導入方法及導入案例者
・ 從事系統控制相關開發設計、生產管理的技術人員／團隊負責人
・ 設備、機器製造商、基礎設施、產業系統製造商、土木、建築及相關企業人員
・ 已開始導入，但對現場課題（資料、運用、設計）感到困擾者
※本研討會詳情請見此處
https://nihon-ir.jp/seminar/ai_industrial-equipment_know-how/
IR技術者教育研究所將透過針對製造業的技術人員教育服務（研討會、線上學習、培訓、出版），持續提供現場實用的知識與訣竅。
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