叡啓大学で学ぶ！深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門講座の魅力
深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門
広島を代表する教育機関、叡啓大学が最近公開した講座「深層学習（Deep Learning）を活用したエネルギーマネジメント入門」が注目を集めています。この講座は、2050年カーボンニュートラル実現に向け、AIやデータサイエンスの力を借りた電力需要の予測手法を学ぶことを目的にしています。
開講背景と目的
現代社会では、エネルギーマネジメントの高度化が求められています。特に環境問題への関心が高まる中、電力需給を的確に把握することがますます重要になっています。このような背景を受けて、叡啓大学は新たに「深層学習と生成AIを取り入れた電力需要予測」というテーマの講座を開催したのです。
この講座は、2月20日（金）に行われ、参加者にはAI技術を用いた電力需要予測の基礎と、それに関連する統計分析技法を体系的に学ぶ機会が提供されました。
講座の内容
講座では、まず重回帰分析と深層学習という二つの技術が紹介されました。重回帰分析は、過去の電力需要や気温データをもとに予測モデルを作る手法で、統計的な考え方を学ぶことができます。一方、深層学習はニューラルネットワークを基にしており、データ間の複雑な相関を学び取る能力が特徴です。
実践演習
受講生はGoogle Colabというプラットフォームを使って、河村勉教授の指導のもと、実際に手を動かしながら学習を進めました。初めに重回帰分析による予測モデルの作成に取り組んだ後、次に深層学習モデルの構築に移行。二つの手法を用いた予測結果の比較を通じて、AI技術の実用的な面を体感しました。
深層学習の特長と課題
深層学習の結果は、重回帰分析に比べて高い精度を示しました。複数の層と活性化関数を持つ深層学習モデルは、より多様なデータの関係性を捉えることが可能です。しかし、その一方で、過学習といった課題にも直面します。講座では、こうしたリスクに対処するためのモデル構造や学習設定の調整についても言及されました。
今後の展望
叡啓大学は、今後も地域の人々や社会人向けに多様な公開講座を行なっていく予定です。このような機会を通じて、広島地域におけるデータサイエンスやエネルギーマネジメントの意識向上を図りたいと考えています。
興味を持った方は、ぜひ公式ウェブサイトで詳細をご確認ください。
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