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深層学習 (Deep Learning) によるマルチモーダル学習とロボットの行動学習

深層学習 (Deep Learning) によるマルチモーダル学習とロボットの行動学習

~概要と今後の展望~
東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、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、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、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。

開催日

  • 2019年2月14日(木) 10時00分 17時00分

プログラム

 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、上記の各種応用例、マルチモーダル学習事例などを紹介した後で、ロボットの行動学習手法としての、深層強化学習、さらに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。

  1. 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
  2. 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. AutoEncoder
      2. Convolution Neural Network
      3. 高速化手法
    2. リカレントニューラルネットワーク (RNN)
      1. RNNの基礎
      2. 新しいRNNの学習手法と特徴
    3. 様々な開発ツール
  3. 第3講 各種応用事例とマルチモーダル学習
    1. 画像処理の事例
    2. 音声処理の事例
    3. 言語処理の事例
    4. マルチモーダル学習事例
  4. 第4講 ロボットの行動学習
    1. Deep Q – Learning
    2. 深層予測学習
    3. ロボットの言語と運動の統合学習
  5. 第5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. 今後の展望

講師

  • 尾形 哲也
    早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科
    教授

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

主催

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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
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

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