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本セミナーでは、生体情報取得の材料としての生体信号計測技術の基礎、および得られた生体信号から所望の生体情報を抽出するためのデータマイニング技術の基本について解説いたします。
生体信号には多くの種類がありますが、ここでは比較的よく利用されるものとして、脳波、心電図、筋電図、音響信号、温度、および画像情報を題材に取り上げ、これら生体信号計測のノウハウや注意事項を扱います。

本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている機材と利用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、コミュニケーション中に人が表出する言語・非言語マルチモーダル情報 (言語・音声・視線・姿勢・ジェスチャ・生体情報など) を統合的に処理することによって、その人の行動や感情、態度、個性といった内面状態を推定する技術に関して解説いたします。

本セミナーでは、ORB-SLAMを実例とした処理手順、高精度化のポイントや、ディープラーニング応用、IMUを用いたvisual inertial SLAMなどのvSLAMの現在と、Dead Reckoning (DR) や無線を用いた屋内測位技術などを解説いたします。

本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、ヒトが高級感を感じるメカニズムについて基礎から解説し、官能評価・機器測定のポイント、データの読み方、解釈の仕方について詳解いたします。

本セミナーでは、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説いたします。

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。