1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 58,800円/1口 が格安となります。



感性情報処理の基礎と応用


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開催日時:2019年3月18日(月) 10:30-16:30

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
受 講 料:1人様受講の場合 46,000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


 
萩原 将文 氏 


      慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 
      教授(工学博士)


   <講師紹介>
   【主経歴】
      1982年慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。
      1987年慶應義塾大学大学院博士課程修了、工学博士。同年同大助手。
      1991年度~1992年度スタンフォード大学訪問研究員。
        慶應義塾大学専任講師、助教授を経て、
      2002年より慶應義塾大学理工学部教授。

      IEEE(米国電気電子学会)論文賞、日本感性工学会論文賞・技術賞、
      日本神経回路学会最優秀研究賞、日本知能情報ファジィ学会論文賞などを受賞。


   【専門・得意分野】
      視覚情報処理、言語情報処理、
      感性情報処理とこれらを融合する新しい人工知能・ニューラルネットワークを
      めざした研究を行っています。

   【本テーマ関連の学会・協会・団体等】
      日本知能情報ファジィ学会会長・副会長・理事、日本神経回路学会理事、
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会委員長、
      日本デザイン学会理事、人工知能学会理事を歴任。


   【セミナー概要】
        デザインは、商品や料理、建築物、さらにはエンタテインメントなど、多くの分野で
      必須の要素になりつつあります。例えばiPhoneは、携帯電話の概念までも変えてしまう
      ようなコンセプトのデザインでもあります。ここで重要となるのが、感性の扱いです。
       本セミナーでは、感性を工学面からとらえ、感性情報処理に必要なツールの解説を
      行います。これらの数学的な基本原理の理解によって、より優れた製品企画等に貢献
      できるようになることを目標としています。
       具体的には、まず人間の脳機能を工学的に模擬しようとするニューラルネットワークの
      基本的な原理の説明を行います。これは今日の深層学習の基礎となっているものです。
      次に、人間の主観や勘などを扱うのに適しているファジィ推論のポイントを、例を用い
      ながら説明します。さらに最適な組み合わせを求めるのに有効な手法である遺伝的アル
      ゴリズムやラフ集合の説明を行います。
       なお本セミナーは各技術の原理の理解に主眼が置かれており、プログラムによる実習は
      ありません。

   


 講義項目

  I. はじめに
   
1. めざしている研究
    -視覚、言語、感性を融合する情報処理-

   
2. 感性情報処理とは
    2.1感性情報処理の特徴
    2.2 広い感性情報処理の応用範囲

  II. 感性情報処理のツール
   
3. ニューラルネットワーク
    3.1 ニューラルネットワークとは
    3.2 先端のニューラルネットワーク応用例
    3.3 最急降下法 -バックプロパゲーションの原理を理解しよう-
    3.4 バックプロパゲーションアルゴリズムを理解しよう
    3.5 バックプロパゲーションアルゴリズムの直感的理解
    3.6 理解しやすい応用例

   
4. ファジィ
    4.1 ファジィ理論  基本は簡単
    4.2 ファジィ推論  -単純な例で理解しよう-
    4.3 理解しやすい応用例   

   
5. 遺伝的アルゴリズム
    5.1 遺伝的アルゴリズムの原理
    5.2 遺伝的アルゴリズム  -単純な例で理解しよう-
    5.3 感性情報処理に適した対話型遺伝的アルゴリズム

   
6. ラフ集合
    6.1 ラフ集合とは
    6.2 ラフ集合   -単純な例で理解しよう-

  III. まとめと展望



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