深層学習と適応フィルタ：2つの概念の理解と使い分け

セミナー趣旨

　深層学習の登場から約10年が経ち、今その発展は継続されています。一方で、問題点や限界もわかったきたことで、これからは同じ、あるいは類似する“学習”をアルゴリズムとする、適応フィルタとの使い分けが必要とされると考えられます。そこで、この2つの概念、深層学習と適応フィルタを別々に整理し、それぞれの長所短所を明らかにしながら、実際の応用における”うまい使い分け”について解説を試みることにします。
　本セミナーでは、内容の理解を深めて頂くことを前提に、まず人工知能（AI）について網羅的に解説します。ここまでのAIの歴史について概観しながら、その性質について特に得意・不得意とするものを、例を用いて示します。そして、AIをニューラルネットワークと捉え、これまでのニューラルネットワークの技術的な進展を説明します。その進展の中で、今日使われる技術のポイントになったものを、応用面から捉え、大きく通信と音（特には音声）への利用例として紹介します。
　続いて、適応フィルタについて解説します。1つの技術を紹介することに限定せず、複数の有力な適応処理方法の紹介を心がけます。また、具体的な応用例を紹介します。そして、特に音と通信への応用を取り上げ、ニューラルネットワークと適応フィルタの利用の仕方を解説し、双方の利用の仕方と得られる結果の違い、長所・短所を示します。さらに、音声強調問題において、深層学習の最先端研究事例を示しながら、適応フィルタとの処理方法との違いを明らかにし、比較検討を行います。これまでの深層ニューラルネットワークと適応フィルタの研究を振り返り、今現在で言えること、そして今後の研究テーマとして考えられることにまで言及する予定です。

セミナープログラム

　1　AIとは
　　1.1　人工知能の広がり
　　1.2　人工知能と得意・不得意
　　1.3　アンドロイド
　　1.4　生成AI

　2　ニューラルネットワークの概念
　　2.1　神経細胞
　　2.2　発火
　　2.3　脳処理
　　2.4　人工ニューラルネットワーク

　3　ニューラルネットワークの進展
　　3.1　Adaline
　　3.2　多層パーセプトロン
　　3.3　深層ニューラルネットワークム
　　3.4　線形予測係数

　4　学習方法
　　4.1　教師あり学習
　　4.2　半教師あり学習
　　4.3　教師なし学習

　5　適応フィルタ
　　5.1　LMSアルゴリズム
　　5.2　最急降下法
　　5.3　最適解
　　5.4　ウィナーフィルタ

　6　適応アルゴルズム
　　6.1　LMSアルゴリズムの改良
　　6.2　RLS
　　6.3　RLSの改良
　　6.4　アフィン射影
　　　…、等

　7　適応フィルタの応用
　　7.1　エコーキャンセラ
　　7.2　ノイズキャンセラ
　　7.3　信号強調器
　　　…、等

　8　通信路等化
　　8.1　通信路等化の概念
　　8.2　トレーニングとトラッキング
　　8.3　非線形通信路等化
　　　多層パーセプトロン、ラジアル基底関数、…、等

　9　音への利用
　　9.1　気導音声と骨導音声
　　9.2　骨導音声の品質改善
　　　骨導・気導変換、…、等

　10　音声強調
　　10.1　深層学習を用いる先端研究
　　10.2 適応フィルタを用いる先端研究

　11　まとめ

セミナー講師

島村徹也（しまむらてつや）　氏
埼玉大学大学院　理工学研究科　数理電子情報部門　教授（工学博士）  

＜経歴＞
　1986年　慶應義塾大学　理工学部　卒業。
　1991年　慶應義塾大学大学院　理工学研究科　博士課程修了、工学博士。
　1991年　埼玉大学　工学部　情報工学科　助手。
　1995年　ラフバラ大学（イギリス）　客員研究員。
　1996年　ベルファーストクイーンズ大学（イギリス）　客員研究員
　1998年　埼玉大学　助教授。
　2007年　埼玉大学　教授。
＜学会、等＞
　IEEE, アメリカ音響学会、日本音響学会、電子情報通信学会、信号処理学会、電気学会　会員。現在、信号処理学会編集長。
＜専門＞
　ディジタル信号処理とその音声、画像、通信への応用など。論文・著書多数。これまで20社を超える企業との共同研究を実施するなど、産学連携に力を入れている。2019年より「AI時代の画像処理技術研究会（埼玉大学産学官連携協議会）」の代表を務め、年に複数回の研究発表会を主導している。

セミナー受講料

お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

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• 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。
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