I. はじめに
1. めざしている研究
-視覚、言語、感性を融合する情報処理-
2. 感性情報処理とは
2.1 感性情報処理の特徴
2.2 広い感性情報処理の応用範囲
II. 感性情報処理のツール
3. ニューラルネットワーク
3.1 ニューラルネットワークとは
3.2 先端のニューラルネットワーク応用例
3.3 最急降下法 -バックプロパゲーションの原理を理解しよう-
3.4 バックプロパゲーションアルゴリズムを理解しよう
3.5 バックプロパゲーションアルゴリズムの直感的理解
3.6 理解しやすい応用例
4. ファジィ
4.1 ファジィ理論 基本は簡単
4.2 ファジィ推論 -単純な例で理解しよう-
4.3 理解しやすい応用例
5. 遺伝的アルゴリズム
5.1 遺伝的アルゴリズムの原理
5.2 遺伝的アルゴリズム -単純な例で理解しよう-
5.3 感性情報処理に適した対話型遺伝的アルゴリズム
6. ラフ集合
6.1 ラフ集合とは
6.2 ラフ集合 -単純な例で理解しよう-
III. まとめと展望