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🤖 Part 6: ニューラルネットによる制御（Neural Network-based Control）

本章では、ニューラルネットワーク（NN）を用いた制御手法を学びます。
従来のPID制御との比較や、NNによる補正・逆モデル制御、強化学習との接続可能性について扱います。

🎯 学習目標 / Learning Objectives

📁 ディレクトリ構成

part06_nn_control/
├── theory/                   # 理論資料（Markdown）
│   ├── 01_nn_control.md
│   ├── 02_nn_pid.md
│   ├── 03_inverse_model.md
│   └── 04_ai_vs_classical.md
├── simulation/               # PyTorchなどによるコード実装
│   ├── nn_pid_control.py
│   ├── inverse_model_train.py
│   └── ai_vs_pid_sim.py
├── notebooks/                # 可視化・実験Notebook
│   ├── train_nn_pid.ipynb
│   └── (future) ai_vs_pid_comparison.ipynb
├── figures/                  # 図版フォルダ
│   └── nn_pid_structure.png など
└── README.md                # 本章の概要と進捗まとめ

🧪 実験コードとNotebook

内容 ファイル名
NN-PID制御器（PyTorch） nn_pid_control.py
NN制御の学習・可視化 train_nn_pid.ipynb
逆モデル制御の学習 inverse_model_train.py
PID vs NN 比較シミュレーション ai_vs_pid_sim.py

🧠 理論資料（Markdown）

タイトル ファイル
NN制御の概要と特徴 01_nn_control.md
NN-PID制御の構成と学習方法 02_nn_pid.md
逆モデル制御の理論と実装 03_inverse_model.md
AI制御と古典制御の比較と統合戦略 04_ai_vs_classical.md

## 🔜 今後の展開（Next Steps）

📚 参考文献・リンク