【1日目】
1. イントロダクション
　1.1 宇宙船，自動運転，人工知能，通信技術の共通点
　1.2 カルマン・フィルタ理論の概説
　1.3 倒立振子ロボットの紹介
　1.4 全体の流れの説明
2. 数学
　2.1 数学の必要性
　2.2 初等関数
　2.3 微分・積分
　2.4 線形代数
3. 力学
　3.1 ニュートンの運動方程式
　3.2 オイラーの回転運動方程式
　3.3 ラグランジュの運動方程式
　3.4 倒立振子ロボットのモデル化

【2日目】
4. 現代制御理論
　4.1 状態方程式
　4.2 可制御性・可観測性
　4.3 安定性
　4.4 状態フィードバック
　4.5 最適制御
5. 確率・統計
　5.1 記述統計
　5.2 確率論の基礎
　5.3 確率変数と確率分布
　5.4 正規分布
6. カルマン・フィルタ
　6.1 最大事後確率推定
　6.2 カルマン・フィルタのアルゴリズム導出
　6.3 カルマン・フィルタの実装

題材として使用する「倒立振子ロボット」．（実演のみで，参加者による製作は行いません）


力学および現代制御理論に基づいて作成した「倒立振子ロボット・シミュレータ」．
（実演のみで，参加者によるコーディングは行いません）


倒立振子ロボットのシステム全体図

●対象聴講者
・ロボット制御の根底にある「現代制御理論」を理解したい方
・人工知能の根底にある「確率・統計」を理解したい方
・モデル・ベース開発の考え方を理解したい方
・「力学」を理解したい方
・「数学」（微積分，線形代数）の有用性を理解したい方

●講演の目標
・「カルマン・フィルタ」を理解し，真値推定の処理に応用できるようになる．
・「現代制御理論」を駆使して，システムの自動制御を実現できるようになる．
・「記述統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「推測統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「微分・積分」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「線形代数」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「力学」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．