深層学習を利用した人間の状態推定

本セミナーでは、深層学習とIoT技術によるヒューマンエラー予兆検知の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。また感情やストレスを利用した応用システム例について紹介し、生体信号とストレス,ココロの関係についての理解を深めます。 　本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサとモーションセンサを活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。

1. ストレスと感情
   1. ストレスと感情の測定方法
      1. ストレスは脈波の周波数成分に表れる
      2. ラッセルの円環モデルによる感情測定
   2. 行動に表れる認知負荷
      1. ダイナミックな意思決定における状況認識
      2. ワーキングメモリ
      3. 自動的処理と意識的処理
2. 機械学習による感情や行動の分類
   1. 機械学習の基礎
      1. 機械学習とは
      2. 汎化能力の評価
      3. 精度向上に向けて
   2. 機械学習アルゴリズム
      1. 単純パーセプトロン
      2. 多層パーセプトロン
      3. 深層学習
3. ウェアラブルバイタルセンサと機械学習の応用事例
   1. 気象とバイタルサインを活用した近未来の気分の予測
      1. 近未来の気分の予測
      2. 気象と気分の関係
      3. 気分の遷移
   2. 性格特性を考慮した感情の推定
      1. 感情推定の汎化能力の向上に向けて
      2. BIG-FIVEに基づく性格特性
      3. 性格に基づいたクラスタリング
      4. 性格特性を考慮した感情の推定と結果
4. モーションセンサと機械学習の応用事例
   1. 深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知
      1. Working Rhythmの導出
      2. 安全度による人工知能と作業者の協同
      3. ヒューマンエラー予兆の検知結果
   2. 腰の動きに基づいた認知負荷の推定
      1. 歩行の乱れの導出
      2. 歩行の乱れと認知負荷の関係
      3. 歩行者の認知負荷の推定精度
   3. 頭と腰の動きに基づいた注意散漫な横断歩行者の予測
      1. 頭の動きと道路の横断
      2. 注意散漫な横断歩行者の予測と結果
• 質疑応答