1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。



『深層学習(Deep Learning)による
 マルチモーダル学習とロボットの行動学習』



 S190214A



 

開催日時:2019年2月14日(木)10:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-1)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 尾形哲也(おがたてつや) 氏 

  早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科 教授(博士(工学))
  国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 特定フェロー

 <略歴>   1993年 早稲田大学 理工学部 機械工学科卒業
 1997年 日本学術振興会 特別研究員
 1999年 早稲田大学 理工学部 助手
 2001年 理化学研究所 脳科学総合研究センター 研究員
 2003年 京都大学大学院 情報学研究科 講師
 2005年 京都大学大学院 情報学研究科 助教授(2007年より准教授)
 2012年 早稲田大学 基幹理工学部 表現工学科 教授
<受賞…2010年以降のもの>   2010年 国際会議IEA/AIE論文賞
 2010年 Award for Entertainment Robots and Systems(NFT Award), IROS2010.
 2011年 人工知能学会研究会優秀賞
 2011年 Best paper award(Robotics), SII2011
 2015年 ティーチングアワード総長賞, 早稲田大学
 2017年 IBM 2017 Faculty Award
<最近の学会/社会活動>   日本ロボット学会欧文誌委員(H16-現在)
 日本ロボット学会評議員(H19-H21, H22-H24)
 日本ロボット学会ロボティック・サイエンス研究専門委員会幹事(H20-現在)
 日本学術振興会「ロボット共生社会実現に向けたロボットの知能発達」先導的研究開発委員会幹事(H22-H25)
 計測自動制御学会SI2011広報委員長(H23)
 人工知能学会代議員(H23-H25)
 人工知能学会理事(H26-現在)
 日本機械学会ロボメカ部門表彰委員会委員(H24, H25)
 日本ロボット学会理事(欧文誌)(H25-H27)
 日本ディープラーニング協会理事(H29-現在)
<所属学会>   情報処理学会 / 日本ロボット学会 / 日本機械学会 / 人工知能学会 / 計測自動制御学会 / バイオメカニズム学会 / IEEE
<参考図書>   『ディープラーニングがロボットを変える』,B&Tブックス日刊工業新聞社,2017年7月25日

 セミナーの概要

 

 本セミナーでは、画像認識と生成,音声認識,翻訳,対話システム,など多様な分野で劇的な成果をあげている深層学習(Deep Learning)の手法について、その背景となるニューラルネットの基礎から歴史,さらに各種の学習アルゴリズムを概説します。その後,上記の各種応用例,マルチモーダル学習事例などを紹介した後で,ロボットの行動学習手法としての,深層強化学習,さらに深層予測学習を紹介します.最後に講演者と複数企業との共同研究事例を紹介し,将来の動向を展望します。

 

 講義項目

 第1講 ニューラルネットワーク

  1 ニューラルネットワークの歴史
  2 ニューロンネットワークの基礎概念


 第2講 深層学習モデル

  1 階層型モデルと学習の高速化
   1.1 AutoEncoder
   1.2 Convolution Neural Network
   1.3 高速化手法
  2 リカレントニューラルネットワーク(RNN)
   2.1 RNNの基礎
   2.2 新しいRNNの学習手法と特徴
  3 様々な開発ツール


 第3講 各種応用事例とマルチモーダル学習

  1 画像処理の事例
  2 音声処理の事例
  3 言語処理の事例
  4 マルチモーダル学習事例


 第4講 ロボットの行動学習

  1 Deep Q-Learning
  2 深層予測学習
  3 ロボットの言語と運動の統合学習


 第5講 ロボット応用の展開と今後の展望

  1 ロボット応用例(企業との共同研究を事例に)
  2 今後の展望



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