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、背景となるニューラルネットの基礎から歴史、
各種の学習アルゴリズムを概説します

セミナー講師

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
 2019年 ROBOMECH表彰(産業・応用分野),日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門
 2019年 Best paper award, Advanced Robotics, International Journal of the Robotics Society of Japan
<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

セミナー受講料

お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)
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。

セミナー趣旨

 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、特にロボットの行動学習手法としての、深層強化学習、模倣学習(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。

 

セミナープログラム

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とConvolution Neural Network
   1.2 ReLU, Dropout, ADAMなど
  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 マルチモーダル学習とロボットの行動学習
  1 マルチモーダル学習
  2 ロボットと深層学習(ロボットビジョン,ピッキングなど)
  3 深層強化学習
  4 模倣学習(深層予測学習)
  5 ロボットの言語と運動の統合学習

第4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 認知発達ロボティクスと今後の展望