本セミナーでは、画像・音声・動画認識などの様々な技術を高精度化させるディープラーニングについて、基礎から学習法、各技術への応用例、自律ロボットの動作・言語学習などについて解説いたします。
近年、ネットワーク上の画像、音声、テキスト等のビッグデータから学習を行うディープラーニングの技術が、パターン認識手法、翻訳、画像や音声合成などのアプリケーションで、従来手法の性能を大きく超え注目を集めています。 本講義では特にこのディープラーニングの技術の基本的な解説を行うために、神経回路モデルの基礎から、ディープラーニングのための学習法、さらにいくつかのツールなどを紹介します。また画像認識や音声認識等の各分野の応用事例を紹介した後に、我々が学術誌や企業との共同研究として公開している、自律ロボットの動作学習、言語学習について複数の試みを解説します。最後にこれらの技術の発展、展開について議論します。