本セミナーでは、現在、画像・音声の研究領域で大きな関心を集めている「ディープラーニング」の手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要を示した後、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例を具体的に紹介します。最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

1. ディープラーニング
   1. 歴史
   2. 学習アルゴリズム (1) …Autoencoder
   3. 学習アルゴリズム (2) …Convolution Neural Network
2. マルチモーダル学習への応用
   1. マルチモーダル学習
   2. ロボットの環境認識と行動学習
3. 将来への研究展開
   1. リカレントニューラルネットワーク (RNN)
   2. RNNを用いたロボットの能動的な環境認識
   3. RNNを用いたロボットの言語学習