深層学習と適応フィルタ:2つの概念の理解と使い分け【WEBセミナー】
~それぞれの長所短所を明らかにしながら、
 実際の応用における”うまい使い分け”について解説~

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セミナー概要
略称
深層学習【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr241106
開催日時
2024年11月20日(水) 10:00~16:30
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員: 53,900円(税込)
会員: 53,900円(税込)
学生: 53,900円(税込)
価格関連備考
お1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
趣旨
 深層学習の登場から約10年が経ち、今その発展は継続されています。一方で、問題点や限界もわかったきたことで、これからは同じ、あるいは類似する“学習”をアルゴリズムとする、適応フィルタとの使い分けが必要とされると考えられます。そこで、この2つの概念、深層学習と適応フィルタを別々に整理し、それぞれの長所短所を明らかにしながら、実際の応用における”うまい使い分け”について解説を試みることにします。
 本セミナーでは、内容の理解を深めて頂くことを前提に、まず人工知能(AI)について網羅的に解説します。ここまでのAIの歴史について概観しながら、その性質について特に得意・不得意とするものを、例を用いて示します。そして、AIをニューラルネットワークと捉え、これまでのニューラルネットワークの技術的な進展を説明します。その進展の中で、今日使われる技術のポイントになったものを、応用面から捉え、大きく通信と音(特には音声)への利用例として紹介します。
 続いて、適応フィルタについて解説します。1つの技術を紹介することに限定せず、複数の有力な適応処理方法の紹介を心がけます。また、具体的な応用例を紹介します。そして、特に音と通信への応用を取り上げ、ニューラルネットワークと適応フィルタの利用の仕方を解説し、双方の利用の仕方と得られる結果の違い、長所・短所を示します。さらに、音声強調問題において、深層学習の最先端研究事例を示しながら、適応フィルタとの処理方法との違いを明らかにし、比較検討を行います。これまでの深層ニューラルネットワークと適応フィルタの研究を振り返り、今現在で言えること、そして今後の研究テーマとして考えられることにまで言及する予定です。
プログラム

 1 AIとは
  1.1 人工知能の広がり
  1.2 人工知能と得意・不得意
  1.3 アンドロイド
  1.4 生成AI

 2 ニューラルネットワークの概念
  2.1 神経細胞
  2.2 発火
  2.3 脳処理
  2.4 人工ニューラルネットワーク

 3 ニューラルネットワークの進展
  3.1 Adaline
  3.2 多層パーセプトロン
  3.3 深層ニューラルネットワークム
  3.4 線形予測係数

 4 学習方法
  4.1 教師あり学習
  4.2 半教師あり学習
  4.3 教師なし学習

 5 適応フィルタ
  5.1 LMSアルゴリズム
  5.2 最急降下法
  5.3 最適解
  5.4 ウィナーフィルタ

 6 適応アルゴルズム
  6.1 LMSアルゴリズムの改良
  6.2 RLS
  6.3 RLSの改良
  6.4 アフィン射影
   …、等

 7 適応フィルタの応用
  7.1 エコーキャンセラ
  7.2 ノイズキャンセラ
  7.3 信号強調器
   …、等

 8 通信路等化
  8.1 通信路等化の概念
  8.2 トレーニングとトラッキング
  8.3 非線形通信路等化
   多層パーセプトロン、ラジアル基底関数、…、等

 9 音への利用
  9.1 気導音声と骨導音声
  9.2 骨導音声の品質改善
   骨導・気導変換、…、等

 10 音声強調
  10.1 深層学習を用いる先端研究
  10.2 適応フィルタを用いる先端研究

 11 まとめ

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