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
2.3 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
2.3.1 音声情報処理
2.3.2 画像情報処理
2.3.3 言語情報処理
2.3.4 生体情報，その他のセンサ情報処理
2.4 社会的信号処理のためのＡＩ技術
2.4.1 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
2.4.2 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
2.5 社会的信号処理モデルの構築方法
2.5.1 データコーパスの収集
2.5.2 心理学の知見を利用した正解ラベルデータの作成方法
2.5.3 入力モダリティの選定
2.5.4 マルチモーダル特徴量の抽出
2.5.5 マルチモーダル情報の機械学習・評価
2.6 社会的信号処理の応用実例
2.6.1 マルチメディアコンテンツ解析
2.6.2 マルチモーダル感情認識
2.6.3 コミュニケーション・プレゼンテーション能力の推定
2.6.4 運転行動データに基づく認知機能の推定
2.6.5 行動情報に基づくストレス推定
2.6.6 行動データに基づく認知症傾向の推定
2.6.7 マルチモーダル会話ロボット
2.6.8 ユーザの内的状態推定に基づくロボットの会話戦略
2.6.9 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
3 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】