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