「人を知る」人工知能講座【Session 1】

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• 講座詳細

  「人を知る」人工知能について
  ー京都大学の多角的かつ融合的な研究成果を含めた最先端基盤技術と基礎理論を知るー
  
  人工知能は人の生活を豊かにするためにあるべきものです。そのためには、人の意図を理解し、状態を推し量り、個人に合わせ、状況を見据えた判断をおこなう高次計算機情報処理、すなわち「人を知ることによってできる」人工知能が必須となります。 人工知能技術はまた、人の考えや行動の発現の裏にある複雑な情報処理機構を解明するための、「人を知るため」の合わせ鏡ともなります。 人工知能技術を用いてより人を良く知り、人をより知ることによってより良い人工知能技術を生み出すことができます。
  京都大学情報学研究科知能情報学専攻では、このような「人を知る」人工知能の実現を目指し、各専門の研究者が切磋琢磨し、多角的かつ融合的な研究を進めています。 これらの研究成果も含めた最先端の基盤技術と基礎理論をより広く知っていただくことにより、「人を知る」人工知能を活用した未来社会の産学の垣根を超えた創生に向けたつながりの場となることを期待しています。
  
  講座の特徴
  この講座では、京都大学情報学研究科知能情報学専攻の教員による最先端の研究成果も含めた座学と実践的演習を通し、「人を知る」人工知能研究のテーマに基づいた多面的かつ広い視野を持った人工知能の基盤技術の習得を目指します。 具体的には、画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理、数理論理学や統計的機械学習における理論基盤、そして脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析技術を学びます。専攻教員との講義や演習を通し、 受講生には各研究分野に裏打ちされたスキルを身に着け、最先端の人工知能技術を自社での問題に当てはめたり、新たな切り口を得る機会としていただくことを目的としています。
  
  知能メディア
  Session 1 画像メディア［西野 恒教授　研究室］
  9月5日（木） ／ 9月6日（金） ／ 9月12日（木） ／ 9月13日（金）
  コンピュータービジョンに関して、特に人の意図理解に着目し、その最新の研究動向紹介を筆頭に、特徴量検出と識別器学習の基礎理論を踏まえ、深層学習の基礎からその体、顔、視線の向きの推定への適用を具体的に実装しながら理解を深めます。
  
  前提知識：Python 等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験、大学初等の微分積分、線形代数、確率統計の知識
  
  9月5日（木）
  9:30～ \t講義 \tコンピュータビジョン動向　特に人の意図理解を中心とした最先端の研究の俯瞰
  11:00～ \t講義 \t画像特徴量　畳み込みフィルタ、微分フィルタ、SIFT、HoG
  12:30～\t\t休　憩
  13:30～ \t演習 \t画像特徴量
  HoGの解析と可視化
  15:00～ \t講義 \t識別器　最近傍探索、線形分類器、マージン最大化、サポートベクトルマシン
  16:30～ \t演習 \t表情認識　実画像処理、多クラス分類
  18:00～\t\t懇親会
  
  9月6日（金）
  9:30～ \t講義 \tMLPと学習　多層パーセプトロン、最適化、交差検定、過学習
  11:00～ \t演習 \tPyTorch, MNIST　深層学習フレームワーク、手書き文字認識
  12:30～\t\t休　憩
  13:30～ \t講義 \tConvNet　畳み込みニュートラルネットワーク、確率的勾配法、損失関数、バックプロパゲーション
  15:00～ \t演習 \tVGG ImageNet　学習済み深層学習モデル、ImageNetを用いた交差検定
  16:30～ \t演習 \t深層表情認識　畳み込みニュートラルネットワークを用いた表情認識
  
  9月12日（木）
  9:30～ \t講義 \t視線推定　視線推定背景、深層学習モデル
  11:00～ \t演習 \tデータ取得と準備　画像撮像、データアノテーション
  12:30～\t\t休　憩
  13:30～ \t講義 \tファインチューニング　学習済みモデルの活用
  15:00～ \t演習 \t視線推定　自己画像での視線推定
  16:30～ \t演習 \tアプリケーション　注視と表情認識を用いたアプリケーションの実装
  
  9月13日（金）
  9:30～ \t講義 \t2次元姿勢　特徴点検出、人体の部位検出、二部グラフマッチング
  11:00～ \t演習 \tOpenPose　2次元姿勢推定深層学習モデル
  12:30～\t\t休　憩
  13:30～ \t講義 \tジェスチャー認識　姿勢を用いたジェスチャー認識
  15:00～ \t演習 \t人を知るデジタルサイネージ　表情・視線・ジェスチャーを用いたインタラクティブなアプリケーション
  18:00～\t\t懇親会

• 備考

  定　員：30名程度
  対　象：人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者
  必要なもの： 受講生は無線LAN 接続可能な自分のPC と電源アダプタをご用意ください。演習環境はこちらで準備いたします
  主　催：京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻、京大オリジナル株式会社
  協　賛： 日本マイクロソフト株式会社
  
  問合せ先 京大オリジナル株式会社　研修・講習事業部（担当：川村・山口）
  電話：075-753-7778
  mail：kensyu@kyodai-original.co.jp
  
  開講の中止・中止
  ・締切日前であっても定員になり次第、お申し込みの受付けを締め切ります。
  ・受講者が一定数に達しない場合など、やむを得ず講座の開講を中止することがあります。その場合、お支払い済みの受講料はお返しいたします。
  ・講師の急病や事故、交通機関のストライキ、台風、大雪などによる著しい荒天、天災地変などのため、やむを得ず休講、または講座内容の一部を変更することがあります。講座内容を変更の上実施した場合、受講料の返金はいたしません。
  ・講師の病気など、事情により他の講師が代講することがあります。この場合、受講料の返金はいたしません。
  ・事前に判明した休講および補講の連絡は、受講生に直接、または講義にてご連絡します。突然の著しい荒天、天変地異、事故などによって、休講および補講が当日判明した場合は、メールにて直接お知らせします。
  ・急な休講で連絡がとれないためにおいでいただいた場合など、いかなる事由でも会場までの交通費、宿泊費などの受講料以外に関する損害は補償いたしません。
  
  キャンセルについて
  ・受講キャンセルの場合、下記規定に基づきキャンセル料を頂戴いたします。
  （ １）開講日の 21 日前から 8 日前まで 受講料の 30％
  （ ２）開講日の７日前から４日前まで 受講料の 50％
  （ ３）開講日の 3 日前から当日まで 受講料の 100%
  ただし、お申込日を含む8日間以内にキャンセルのご連絡をいただいた場合は、開講日前日までのご連絡であれば、開講までの日数にかかわらず、キャンセル料は発生いたしません。
  ・受講者が一定数に達しない場合など、やむを得ず講座の開講を中止することがあります。
  　その場合、お支払い済みの受講料はお返しいたします。
  （その他、規定についてはホームページをご覧ください）
  
  写真等の取り扱い
  セミナーの様子は、写真・ビデオ撮影を行わせていただきます。また、撮影した写真・動画は、京大オリジナル（株）の広報手段、講演資料、マスメディア提供資料、書籍などに用いる場合があります。個人が特定されないよう加工することをご希望の方は、期間中にお申し出ください。

• 講師陣

  名前	西野 恒
  肩書き	京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
  プロフィール