1口（1社3名まで受講可能）でのお申込は、

　受講料　　が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆


『マルチモーダル情報処理・機械学習に基づき多様な行動情報から人間の性格・スキル・認知状態などの内面を推定する社会的信号処理技術』

 S220330AW



　☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時：2022年3月30日（水）11:00-16:30
受 講 料：お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
　　　　　1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

　★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
　お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。

　★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
　講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

　★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

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　講　師

　

　岡田将吾（おかだしょうご）　氏　

　　　北陸先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　准教授（博士（工学））

 ＜学位＞ 　横浜国立大学学士(工学)(2003)、東京工業大学修士(工学)(2005)、東京工業大学博士(工学)(2008)
 ＜経歴＞ 　2008年　京都大学　特定助教
　2011年　東京工業大学　助教
　2014年　IDIAP research institute 滞在研究員
　　2018年7月～2020年3月　理化学研究所　革新知能統合センター　客員研究員
　2017年5月～現在　北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 准教授
＜受賞＞  　2019年10月　ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Outstanding Reviewers
　2019年10月　ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Best Paper Runner-up Award
　2019年8月　International Conference on Human-Computer Interaction(HCI International 2019) Best paper award
　2019年6月　人工知能学会 2019年度 人工知能学会全国大会 優秀賞
　2016年　人工知能学会創立30周年記念特集論文最優秀賞
＜専門＞  　ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学

　セミナーの概要

 

　性格，感情，認知状態，社会的コミュニケーションスキルといった人間の内面は，行動・言語といったマルチモーダル情報として観測されることが社会学・心理学・認知科学等の知見として得られている． マルチモーダル情報より多様な内面状態を推定・生成する技術は「社会的信号処理（Social Signal Processing）」と呼ばれている．
　本講義では社会的信号処理の根幹となる，カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより，多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説する．また社会的信号処理の応用として，「対話中の感情認識」，「プレゼンテーション・対人コミュニケーションスキルの推定」，「運転行動情報に基づく認知機能の推定」，「日常行動計測に基づく認知症傾向の推定」，「マルチモーダル対話ロボット」といった幅広い事例を紹介する．．

　講義項目

　

　1　マルチモーダル社会的信号処理の導入

　2　マルチモーダル社会的信号処理のための理論
　　2.1　社会言語学の知見
　　2.2　社会心理学の知見
　　2.3　社会的信号処理に用いるマルチモーダル情報処理のための基礎
　　　2.3.1　音声情報処理
　　　2.3.2　画像情報処理
　　　2.3.3　言語情報処理
　　　2.3.4　生体情報，その他のセンサ情報処理
　　2.4　社会的信号処理のためのＡＩ技術
　　　2.4.1　機械学習
　　　　①分類・回帰学習
　　　　②時系列データの学習
　　　　③マルチモーダル情報の統合手法
　　　　④マルチモーダル機械学習
　　　2.4.2　データマイニング
　　　　①時系列データからのパターン発見
　　　　②時系列パターンのクラスタリング
　　2.5　社会的信号処理モデルの構築方法
　　　2.5.1　データコーパスの収集
　　　2.5.2　心理学の知見を利用した正解ラベルデータの作成方法
　　　2.5.3　入力モダリティの選定
　　　2.5.4　マルチモーダル特徴量の抽出
　　　2.5.5　マルチモーダル情報の機械学習・評価
　　2.6　社会的信号処理の応用実例
　　　2.6.1　マルチメディアコンテンツ解析
　　　2.6.2　マルチモーダル感情認識
　　　2.6.3　コミュニケーション・プレゼンテーション能力の推定
　　　2.6.4　運転行動データに基づく認知機能の推定
　　　2.6.5　行動情報に基づくストレス推定
　　　2.6.6　行動データに基づく認知症傾向の推定
　　　2.6.7　マルチモーダル会話ロボット
　　　2.6.8　ユーザの内的状態推定に基づくロボットの会話戦略
　　　2.6.9　ユーザの面接対話スキル判定機能を備えた就職面接訓練エージェントシステム

　3　社会的信号処理・マルチモーダル情報処理の課題



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