ディープラーニングの基礎と応用事例−基本からロボットシステムへの展開まで−

★好評再開講！丁寧でわかりやすい解説に定評のある早大 尾形教授のセミナー。
★アルゴリズムなどの基礎から、画像認識・生成やマルチモーダル学習、ロボット行動学習などの応用例を徹底解説！
★特に複数企業との共同研究で試みている、自律ロボットの多様なタスク応用については詳しく解説します。

講師

早稲田大学　理工学術院　教授　尾形 哲也 先生
＊ご兼任：産業総合技術研究所 人工知能研究センター 特定フェロー

受講料

＊1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付) 　　
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナー開催にあたって

■はじめに：
　近年、人間の設計する特徴量を用いずに、ネットワーク上の画像や音声等のビッグデータから自律的な学習を行う人工知能、ディープラーニングが、パターン認識，画像合成，音声合成，自然言語翻訳など，様々なアプリケーションで従来手法の性能を大きく超え注目を集めています。
　本講義ではまず機械学習の基礎を概観した後に、ディープラーニングの基本的な学習方法を概説し，いくつかのツールなども紹介します。
　また画像認識や音声認識等の各分野の応用事例を紹介した後に、我々が学術誌で発表しているマルチモーダル音声認識などの応用をご紹介します。
　更に複数の企業との共同研究における、自律ロボットの多様なタスクへの応用の試みを特に紹介し、これらの技術の発展、展開について議論します。
■受講対象者：
本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識：
大学教養過程レベルの数式が出てきますが、これが理解できなくてもなるべく直感的な理解ができるよう解説します。

■本セミナーで習得できること（一例）：
・神経回路モデルの基礎
・ディープラーニングの概要と基礎的なアルゴリズム、応用事例
・リカレントニューラルネットの概要と基礎的なアルゴリズム、ロボット行動生成への応用事例

■好評につき６回目の開催！過去セミナーを受講された方の声の一例はこちら：
・ディープラーニングの基礎的概念や事例など、わかりやすく学べました。
・リカレントニューラルネットワーク、マルチモーダルなどの詳細、具体的事例も豊富で良かったです。
・セミナー中で試してみたい手法がいくつかありました。持ち帰って業務に活かしたいと思います。
・有益な情報を多く頂き大変勉強になりました。
・本分野の最新動向がわかり良かったです。
・ご説明も丁寧で可能な限り、質問にも回答くださり非常に有意義な時間でした。
などなど、各回好評を頂いております！

セミナー内容

１．ディープラーニング
　1）歴史
　2）ニューラルネットワーク基礎
　　a）ニューロンモデル
　　b）最急降下法
　3）ディープラーニングモデルの学習
　　a）正規化
　　b）活性化関数
　　c）最適化手法
　　d）リカレントニューラルネットワーク
　　e）ライブラリの紹介
　4）講演者の研究室での事例紹介

２．ロボットシステムの応用
　1）マルチモーダル学習
　　a）画像認識・生成の事例（Image Net, Generative Adversarial Networksなど）
　　b）音声認識の事例
　　c）マルチモーダル学習事例
　2）ロボットの行動学習
　　a）Deep Q-Learning
　　b）End to End Learning
　　c）感覚運動の予測学習
　　d）言語と運動の統合学習
　3）認知発達ロボットへ

＜質疑応答・個別質問・講師との名刺交換＞

■ご講演中のキーワード：
ディープラーニング，実ロボット，行動学習，End to End Learning