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本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて取り上げ、特徴量を適切に表現する記述子開発・設計・計算技術とそれを用いた材料への応用事例まで解説いたします。

本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、まずウェアラブルセンサと機械学習による人間の心理状態の予測・推定の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。
その上で、感情が喚起したさいの生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し、動作と生体信号、認知的負荷の関係についての理解を深めます.また実例を交えて、機械学習を解説し、理解を深めます。
本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサやモーションセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。

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いたします。

本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パターン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向について解説いたします。