2021年03月24日（水）
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マルチモーダル情報の機械学習，非言語情報から内面状態を推定する技術，マルチモーダル対話ロボットなどの研究に興味のある，企業・アカデミックの研究者の皆様。
パターン認識，機械学習，マルチメディア処理（言語，音声，画像）の基礎の予備知識があるとより理解が深まりますが、予備知識がない場合でも問題ないようにセミナーの内容を構成しています
マルチモーダル情報処理の基礎，社会的信号処理の基礎，マルチモーダル機械学習の基礎，マルチモーダルインタラクション研究の最新の動向
マルチモーダル情報から人の内面状態を推定する社会的信号処理技術は会話ロボットを初めとする人工知能システムのための，インターフェイスを構築する上で重要であり，ユーザの態度推定に基づいて適応的に振る舞うロボットなど，人に寄り添う人工知能の実現に欠かせない．本講義では，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を行う．また会話ロボット・インタラクティブシステムへの応用に関する最新の研究動向を紹介する．
１．マルチモーダル社会的信号処理の導入
２．マルチモーダル社会的信号処理のための理論
2.1 社会言語学の知見
2.2 社会心理学の知見
３．社会的信号処理に用いるマルチモーダル情報処理のための基礎
3.1 音声情報処理
3.2 画像情報処理
3.3 言語情報処理
3.4 生体情報，その他のセンサ情報処理
４．社会的信号処理のためのＡＩ技術
4.1 機械学習
1) 分類・回帰学習
2) 時系列データの学習
3) マルチモーダル情報の統合手法
4) マルチモーダル機械学習
4.2 データマイニング
1) 時系列データからのパターン発見
2) 時系列パターンのクラスタリング
５．社会的信号処理モデルの構築方法
5.1 データコーパスの収集
5.2 心理学の知見を利用した正解ラベルデータの作成方法
5.3 入力モダリティの選定
5.4 マルチモーダル特徴量の抽出
5.5 マルチモーダル情報の機械学習・評価
６．社会的信号処理の応用実例
6.1 マルチメディアコンテンツ解析
6.2 会話理解
6.3 コミュニケーション・プレゼンテーション能力の推定
6.4 行動情報に基づくストレス推定
6.5 行動データに基づく認知症傾向の推定
７．社会的信号処理の知能ロボットへの応用
7.1 マルチモーダル会話ロボット
7.2 ユーザの内的状態推定に基づくロボットの会話戦略
7.3 ユーザの面接対話スキル判定機能を備えた就職面接訓練エージェントシステム
８．社会的信号処理・マルチモーダル情報処理の課題
□質疑応答□
人工知能，機械学習，マルチモーダルインタラクション，マルチメディア
