例えば、車の自動運転では機械学習・強化学習といったAI技術が注目されており、それらの技術は現場で大活躍しています。しかし、 AI技術を活用するためには、対象となる車のダイナミクス (動力学) を知る必要があります。その基礎となる学問が「制御工学」です。ところが、大学などで制御工学を学んだのだが、数式ばかりでよくわからなかった、あるいは、会社に入って制御を使う部署に配属されたが、これまで系統的に制御を勉強したことがなかった、などといった方々もいらっしゃるのではないでしょうか?
　そこで、本セミナーでは、AI時代にこそ必要なフィードバック制御の基本的な考え方を解説します。大学であれば半年かけて勉強する内容のエッセンスを6時間で学びます。このセミナーで制御工学の全体像をつかんでいただければ幸いです。

1. 制御とは
2. 制御工学へのアプローチ
   1. ダイナミクス
   2. ブロック線図
   3. フィードフォワード制御とフィードバック制御
3. 制御工学で利用する数学
   1. 複素数
   2. ラプラス変換
4. 制御対象のモデリング
   1. 時間領域における線形システムの表現
   2. 伝達関数
   3. 周波数伝達関数
5. 制御対象と制御システムのアナリシス
   1. 安定性
   2. 過渡特性と定常特性
6. 制御システムのデザイン
   1. 設計仕様
   2. PID制御とループ整形法