☆本講演では、以下のようなキーワードと共に、ポイントを丁寧に解説します！

1.深層学習に基づく画像認識、2.少量学習データへの対応、

3.距離計量学習によるパーソナライズド検索／推薦、

4.トレンドクラスタリング、5.クロスモーダル学習 等々。

☆その他、最新研究開発動向も盛りだくさん！

基礎知識の習得・情報収集といった様々な用途でご活用ください。

マルチメディアデータ処理の

基礎と産学・地域連携への応用事例

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

センシングデバイスやソーシャルメディアの発展により，様々な種類のデータを計測できるようになりました．本講座では，画像やテキスト等のマルチメディアデータを処理するための基礎的な方法を説明し，ものづくり・インフラメンテナンス・防災・情報検索/推薦といった産学・地域連携への応用事例を紹介します．具体的には，深層学習に基づく画像認識，計測の工夫による少量学習データへの対応，距離計量学習によるパーソナライズド検索/推薦，間接相関に惑わされないトレンドクラスタリング，ノイジーラベルに頑健なクロスモーダル学習等の技術を説明します．

◆受講後、習得できること

• マルチメディアデータ処理の研究開発動向
• 画像認識の基礎
• ビッグデータマイニングの基礎

◆講演中のキーワード

• マルチメディア
• データマイニング
• 画像認識
• 情報検索/推薦
• マルチモーダル/クロスモーダル学習

担当講師

長岡技術科学大学
電気電子情報系 助教
博士(情報科学)
原川良介 先生

■経歴
2009年4月～2013年3月 北海道大学 工学部
2013年4月～2015年3月 北海道大学 大学院情報科学研究科 修士課程
2015年4月～2016年3月 北海道大学 大学院情報科学研究科 博士後期課程
博士（情報科学）
2016年4月～2018年3月 日本学術振興会 特別研究員 (PD)
2018年4月～2019年3月 北海道大学 大学院情報科学研究科 特任助教
2019年4月～2021年3月 長岡技術科学大学 電気電子情報工学専攻 助教
2022年4月～現在 長岡技術科学大学 電気電子情報系 助教

■専門および得意な分野・研究
・マルチメディアデータ処理
・情報検索・推薦
・Web/SNSデータマイニング

■本テーマ関連学協会での活動
・IEEE，ACM，電子情報通信学会，映像情報メディア学会
・第5回インフラメンテナンス大賞 「情報通信技術の優れた活用に関する総務大臣賞」, 宮川興業株式会社, 国立大学法人長岡技術科学大学
・IEEE LifeTech 2021 Excellent Paper Awards for Oral Presentation
・信号処理特別功労賞（第37回信号処理シンポジウム 実行委員会 ）

セミナープログラム（予定）

1. はじめに
1.1 マルチメディアデータ処理の必要性
1.2 データの種類と処理するための基礎的な方法(画像処理・機械学習・複雑ネットワーク)

2. 画像解析技術
2.1 ものづくりへの応用
2.1.1 光沢物に適用可能な三次元形状計測(色相を活用したグレイコード法)
2.1.2 光沢物の外観検査(少量データに対応できるニューラルネットワーク)
2.2 極短時間現象を観測可能とする画像復元(輪郭適応型正則化を導入したスパースモデリング)
2.3 インフラメンテナンスへの応用
2.4 防災への応用
2.4.1 河川監視カメラ画像を用いた水害リスク検出(データ拡張と深層学習)
2.4.2 防災情報の「見せる化」システム(エッジAIによるマルチモーダル処理)

3. ビッグデータマイニング技術
3.1 SNSコンテンツの情報検索/推薦
3.1.1パーソナライズド検索/推薦(距離計量学習を導入したマルチモーダル学習)
3.1.2 データの種類を横断した検索(ノイジーラベルに頑健なクロスモーダル学習)
3.2 Twitterデータのトレンドクラスタリング(間接相関に惑わされないグラフクラスタリング)

4. 質疑応答

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

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