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ディジタル信号処理 (DSP) と人工知能 (AI) 技術

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ディジタル信号処理 (DSP) と人工知能 (AI) 技術

東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2017年6月8日(木) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • ディジタル・フィルタの設計から実装を学びたい方
  • 人工知能 (AI) に興味を持つ技術者
  • AIにおける学習計算アルゴリズムを学びたい方

修得知識

  • ディジタル・システムの設計基礎から実装までの基本的な流れ
  • 適応フィルタの計算アルゴリズムの実装
  • ニューラル・ネットワークと人工知能 (AI) の基本
  • AIの学習アルゴリズム (バック・プロパゲーション法、ディープ・ラーニング) の基礎

プログラム

　昨今、広汎な分野 (ゲーム、経済、自動運転、ロボットなど) で利活用されつつある知的な情報処理手法として人工知能 (AI:Artificial Intelligence) 技術が脚光を浴びている。これらAIの核となる処理は、「推論:知識をもとに、新しい結論を得ること」、「学習:情報から、将来使えそうな知識を見つけること」の2つに大別され、ディープ・ラーニング (深層学習) と呼ばれる新しい適応計算処理が大きな役割を果たしている。
　本セミナーでは、まずフィルタやサウンド処理等を例に、ディジタル・フィルタを実際に設計・プログラミングして応用できるように説明する。各種ディジタル・フィルタの伝達関数設計から実装までの流れを説明した後、ディジタル信号処理でしか実現できない適応フィルタ、さらに適応フィルタの計算アルゴリズムが人工知能の基礎理論 (バック・プロパゲーション法、ディープ・ラーニング) につながることを、シミュレータ演習を交えて解説する。

  1. ディジタル・フィルタ設計から実装まで…演習
    1. DFT (離散フーリエ変換) に基づく設計法
    2. インパルス応答に基づく設計法
    3. 微分 (または積分) オペレータに基づく設計法 (双1次z変換)
    4. 各種構成法 (直接形、標準形、直列形、並列形)
  2. 適応フィルタから人工知能 (AI) まで…演習
    1. 適応アルゴリズム (LMS)
    2. 適応フィルタの活用例 (システム同定、雑音除去)
    3. 人工知能とニューラル・ネットワーク
    4. バック・プロパゲーション法に基づく学習計算アルゴリズム
    5. ディープ・ラーニング:深層学習の計算アルゴリズム
  3. まとめ
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講師

  • 三谷 政昭 氏
    東京電機大学 工学部 情報通信工学科
    教授
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会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 60,480円 (税込) (3名まで受講可)
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