【叡啓大学】公開講座　深層学習（Deep Learning）を活用したエネルギーマネジメント入門を開催しました

[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51586/552/51586-552-a3aeb0027592cd2af4a4ae8236151a4c-1536x1024.jpg?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]テーマ「深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門」叡啓大学（学長 有信睦弘、広島市中区）は、2050年カーボンニュートラルの実現やSociety5.0に向けたエネルギーマネジメントの高度化が求められる中、AIやデータサイエンスを活用した電力需要予測への関心が高まっています。叡啓大学ではその最新動向を学ぶ機会として、2月20日（金）、公開講座「深層学習（Deep Learning）を活用したエネルギーマネジメント入門―生成AIで学ぶ電力需要予測―」を開講しました。生成AIを活用した電力需要予測演習本講座では、電力需要を予測するデータサイエンス技術として、統計分析の代表例である重回帰分析と、AI技術である深層学習の両方を取り上げました。生成AIを活用しながら、参加者はGoogle Colab上で実際にプログラムを動かし、分析の流れを体験しました。河村勉教授の実演に合わせて、参加者それぞれが自身のパソコンで演習を行い、AIを活用した分析の基礎を学びました。まず、過去の電力需要や気温などのデータを用いて重回帰分析による予測モデルを作成し、統計的な考え方を理解しました。続いて、ニューラルネットワークを用いた深層学習モデルを構築し、同じデータによる予測結果を比較しました。生成AIを用いることで、初学者でも分析の仕組みを確認しながら学習を進めることができました。[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51586/552/51586-552-ce1a78c04dfe8c94ca8bcdcee0fa8214-1536x1024.jpg?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]深層学習の特長を体験 ― 重回帰分析との比較重回帰分析は比較的シンプルで結果の解釈がしやすい手法である一方、深層学習は多層構造と活性化関数により複雑な関係性を学習できる点が特徴です。本講座の演習では、深層学習モデルの方が高い予測精度を示す結果となり、参加者はAI技術の可能性を体感しました。また、深層学習は高精度な予測が可能である一方、過学習などの課題があることにも触れながら、モデル構造や学習設定を適切に調整する必要性についても学びました。叡啓大学では、今後も社会人や地域の皆さまに向けた公開講座を継続して開催していきます。詳細はこちらをご確認ください。【開催レポート】公開講座 深層学習（Deep Learning）を活用したエネルギーマネジメント入門 - 【公式サイト】広島県公立大学法人 叡啓大学[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51586/552/51586-552-c5ddfd840aa21f4ddb5a391b4f7aea8f-800x457.jpg?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]叡啓大学のウェブサイトはこちら https://www.eikei.ac.jp企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000552.000051586.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp