『深層学習（Deep Learning）による
　ロボットの行動学習の実応用と今後の展望』

 S200214A

開催日時：2020年2月14日（金）10:00-17:00

会　　場：オーム　ビル（千代田区神田錦町3-1）

受 講 料：お1人様受講の場合　47,000円[税別]／1名

　　　　　1口でお申込の場合　57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　尾形哲也（おがたてつや）　氏　

　　早稲田大学　理工学術院 基幹理工学部 表現工学科　教授（博士（工学））
　　国立研究開発法人産業技術総合研究所　人工知能研究センター　特定フェロー

　第1講　ニューラルネットワーク

　　1　ニューラルネットワークの歴史
　　2　ニューロンネットワークの基礎概念

　第2講　深層学習モデル

　　1　階層型モデルと学習の高速化
　　　1.1　AutoEncoderとConvolution Neural Network
　　　1.2　ReLU, Dropout, ADAMなど
　　2　リカレントニューラルネットワーク（RNN）
　　　2.1　RNNの基礎
　　　2.2　新しいRNNの学習手法と特徴
　　3　様々な開発ツール

　第3講　マルチモーダル学習とロボットの行動学習

　　1　マルチモーダル学習
　　2　ロボットと深層学習（ロボットビジョン，ピッキングなど）
　　3　深層強化学習
　　4　模倣学習（深層予測学習）
　　5　ロボットの言語と運動の統合学習

　第4講　ロボット応用の展開と今後の展望

　　1　ロボット応用例（企業との共同研究を事例に）
　　2　認知発達ロボティクスと今後の展望