○注目されているものの、未知の部分も多い深層学習のロボット応用を詳解！

○分類と回帰やCNN、RNN、Transformerの構造等の基礎から、訓練データの取得と方法、

汎化性能向上、柔軟物の操りといったロボットの動作生成への応用と事例まで。

ロボット工学における深層学習の基礎と応用

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

深層学習技術の発展は、学術研究だけでなく産業や文化面でも様々な影響を与えている。深層学習は画像や音声のパターン認識や情報圧縮などから、画像や自然言語の生成などへ応用され、すでに社会に広く活用されている。しかし、ロボット工学への応用は大きく期待されているが、まだ始まったばかりである。

基礎研究としてロボット知能への深層学習の応用は、すでにコンピュータに取り込まれた情報のみを操る人工知能とは一線を画す、身体を持つ知能という観点で現実世界と情報技術の世界をつなぐかけ橋として重要である。

この講義では、深層学習の基礎的な理論を抑えた上で、ロボットの動作生成への応用を行う際の考え方や事例などについて解説する。

◆受講対象者

• ロボットに適応的な「知能」を持たせたい技術者
• 機械学習がどのように活用されるか知りたい方
• 現在の技術でロボットにどのような適応的なタスクをさせることができるかを知りたい経営者・管理職
• 深層学習のロボット応用に興味のある全ての方

◆本セミナーで習得できること

• 深層学習の基礎知識
• 深層学習のロボット応用
• 深層学習応用の勘所
• 深層学習によるロボット知能研究の最新動向
  など

◆受講対象者

• ロボットに適応的な「知能」を持たせたい技術者
• 機械学習がどのように活用されるか知りたい方
• 現在の技術でロボットにどのような適応的なタスクをさせることができるかを知りたい経営者・管理職
• 深層学習のロボット応用に興味のある全ての方

◆事前に目を通しておくと理解が深まる文献    ※閲覧必須ではありません。

【初心者向け】

• 三津村直貴　「図解まるわかり AIのしくみ」翔泳社 (2022/3/25)
• 「東京大学の先生伝授 文系のためのめっちゃやさしい 人工知能」ニュートンプレス (2022/8/5)

【技術者向け】

• 岡谷貴之　「深層学習　改訂第２版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」講談社 (2022/1/19)
• 柳井 啓司, 中鹿 亘, 稲葉 通将「IT Text 深層学習」オーム社 (2022/11/18)

担当講師

早稲田大学　次世代ロボット研究機構　研究院客員准教授（尾形研究室） 　森 裕紀 先生

セミナープログラム（予定）

１．導入
1）ロボットとは何か？
2）身体性と知能の関係
3）ロボット知能の課題

２．深層学習基礎
1）データに基づく学習とは何か？
2）分類と回帰
3）ニューラルネットワークと深層学習
4）ニューラルネットワークの構造
a）全結合型ニューラルネットワーク
b）コンボリューショナルニューラルネットワーク（CNN）
c）リカレントニューラルネットワーク（RNN）
d）注意モデル（Transformer）
5）ニューラルネットワークの学習
a）ロス関数
b）勾配に基づく学習

３．深層模倣学習に基づくロボット行動生成
1）深層学習モデル・ロボット・環境による力学系が生成するロボット行動
a）行動を生成する「力学系」とは何か
b）訓練データの取得方法
c）訓練方法
2）深層学習により獲得される複数の行動の合成
3）視覚注意モデルによる汎化性能の向上
4）深層学習による柔軟物の操り
5）環境との接触を伴うロボット行動の学習

４．まとめ
1）本日の講義のおさらい
2）今後の展望

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年6月14日（水）　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

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

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。