セミナー ディープラーニング 機械学習 人工知能 ai ロボット ニューラルネットワーク

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セミナー ディープラーニング 機械学習 人工知能 ai ロボット ニューラルネットワーク


*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★注目集めるディープラーニングが1日でわかりやすく学べる!
★概要・基本的なアルゴリズムの解説・代表的なツールの紹介から、画像・音声認識の事例、
 ロボットシステムへの応用、リカレントニューラルネットワークまで!

ディープラーニング・

リカレントニューラルネット


基礎と応用事例

−実ロボット行動学習への応用へ−

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 招聘研究員

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業.日本学術振興会特別研究員,早稲田大学理工学部助手,理化学研究所脳科学総合研究センター研究員,京都大学大学院情報学研究科准教授を経て,2012年より早稲田大学理工学術院教授.博士(工学).2009〜2015年さきがけ領域「情報環境と人」研究員,2015年より産業総合技術研究所人工知能研究センター客員研究員.

■ご専門および得意な分野・研究:
 認知ロボティクス,ヒューマンロボットインタラクション,ディープラーニング,リカレントニューラルネットワーク

■本テーマ関連学協会での活動:
 ・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)
 ・人工知能学会代議員(H23-H25)
 ・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)
 ・人工知能学会編集委員会委員員(H27-現在)
 ・人工知能学会理事(企画)(H28-現在)
 ・科学技術振興機構ACT-I「情報と未来」領域アドバイザー(H28-現在)

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日時・会場・受講料

●日時 2017年4月13日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階 第2講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

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全く用いずに,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,従来手法のパターン認識性能を大きく超え,注目を集めています.さらに近年ではこのディープラーニング研究の流れの中で,リカレントニューラルネットワークを利用した言語処理などの研究も盛んです.
 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,さらに自律ロボットの柔軟物ハンドリングなどへの応用の試みを解説します.
 さらに今後の展望として,新しい複数のリカレントニューラルネットワークの紹介と,研究事例を示し,我々が学術誌で発表している,ロボットの言語学習モデルの解説を行います.最後に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誰でも受講可能です。

■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 など

■好評につき3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最新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。
 ・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!

プログラム

1.ディープラーニング
 1-1 歴史
 1-2 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
 1-3 学習アルゴリズム
  a)Deep Autoencoder
  b)Convolution Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)
  c)高速化の工夫
 1-4 ツール
  a)Caffe,Tensorflowなどの概要
  b)Chainerによるコード例の解説
 1-5 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
 2-1 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
 2-2 ロボットの行動学習
  a)Deep Q-Learning
  b)End to End Learning
  c)運動系列学習(予測と生成)

3.時系列処理への展開と将来の展望
 3-1 リカレントニューラルネットワーク(RNN)の概要
 3-2 新しいRNNの学習手法と特徴
  a)RNNPB
  b)MTRNN
  c)LSTMなど
 3-3 RNNを用いたSeq2Seq学習
  a)対話システム
  b)ロボットの言語と運動の統合学習

<質疑応答・個別質問・名刺交換>

■ご講演中のキーワード:
 ディープラーニング,深層学習,ニューラルネットワーク,ロボット,行動学習,End to End Learning,リカレントニューラルネットワーク,Seq2Seq Learning

セミナー番号:AC170402

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