1 これまでの制御理論
1.1 古典制御理論
1.2 モデルベースド制御手法
2 人工知能(AI)の制御・診断への導入
2.1 機械学習の分類
2.1.1 教師なし学習
2.1.2 教師あり学習
2.2 ニューラルネットワーク
2.2.1 再急降下法と誤差逆伝播法
2.2.2 FNN、RNN、CNN
2.2.3 転移学習
2.2.4 データ拡張
2.2.5 学習の可視化
2.3 ニューラルネットワークと制御
2.3.1 フィードバック誤差学習制御
2.3.2 規範モデル型学習制御
3 AI技術の制御への応用
3.1 超精密ステージの位置決め制御への応用
3.2 ディジタル制御電源への学習理論の応用
3.3 むだ時間制御系への応用
3.4 内燃機関の過渡空燃比制御への応用
3.5 モータ制御系への応用
4 AI技術の診断への応用
4.1 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(信号処理法)
4.2 低サンプリング信号に対するAI故障診断法(画像処理法)
4.3 AIによる画像の分類とその可視化技術