実習・直感的に理解する!ディジタル信号処理(DSP)x人工知能(AI)技術

実習・直感的に理解する!ディジタル信号処理(DSP)x人工知能(AI)技術
―― ディジタル・フィルタ設計と実装,適応フィルタ,ニューラル・ネットワーク,ディープ・ラーニング

   

【開催日】2017年4月21日(金) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES17-0033  【受講料】22,000円(税込) /学生料金19,600円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
セミナ会場


 昨今,広汎な分野(ゲーム,経済,自動運転,ロボットなど)で利活用されつつある知的な情報処理手法として人工知能(AI:Artificial Intelligence)技術が脚光を浴びている.これらAIの核となる処理は,「推論:知識をもとに,新しい結論を得ること」,「学習:情報から,将来使えそうな知識を見つけること」の二つに大別され,ディープ・ラーニング(深層学習)と呼ばれる新しい適応計算処理が大きな役割を果たしている.
 本セミナでは,まずフィルタやサウンド処理等を例に,ディジタル・フィルタを実際に設計・プログラミングして応用できるように説明する.各種ディジタル・フィルタの伝達関数設計から実装までの流れを説明した後,ディジタル信号処理でしか実現できない適応フィルタ,さらに適応フィルタの計算アルゴリズムが人工知能の基礎理論(バック・プロパゲーション法,ディープ・ラーニング)につながることを,シミュレータ演習を交えて解説する.

※ 本セミナは,教材の提供に関してマイクロネット様のご協力をいただいています.受講される方には,マイクロネット製アナログ/ディジタル信号処理用シミュレータ「InterSim」(期間限定版,3か月),のダウンロード方法をお知らせします.ご自身のノートパソコンにインストールして持参していただきます.本セミナでは,このIntersimを使用して演習問題を解いていただきます.
 なお,受講者の方は,受講後もご自宅あるいは職場で約3か月間使え,理解を深めることができます.

1.ディジタル・フィルタ設計から実装まで(演習)
 1.1 DFT(離散フーリエ変換)に基づく設計法
 1.2 インパルス応答に基づく設計法
 1.3 微分(または積分)オペレータに基づく設計法(双1次z変換)
 1.4 各種構成法(直接形,標準形,直列形,並列形)
 
2.適応フィルタから人工知能(AI)まで(演習) 
 2.1 適応アルゴリズム(LMS)
 2.2 適応フィルタの活用例(システム同定,雑音除去)
 2.3 人工知能とニューラル・ネットワーク
 2.4 バック・プロパゲーション法に基づく学習計算アルゴリズム
 2.5 ディープ・ラーニング:深層学習の計算アルゴリズム
 
3.まとめ

LMS適応フィルタによるノイズキャンセラ
LMS適応フィルタによるノイズキャンセラ

シミュレータ「InterSim開発元:マイクロネット」の実行画面
シミュレータ「InterSim開発元:マイクロネット」の実行画面

●対象聴講者
・ディジタル・フィルタの設計から実装を知りたい方
・人工知能(AI)に興味をお持ちの初心者
・AIにおける学習計算アルゴリズムを学びたい方

●講演の目標
・ディジタル・システムの設計基礎から実装までの基本的な流れがわかる
・適応フィルタの計算アルゴリズムを実装できるようになる
・ニューラル・ネットワークと人工知能(AI)の基本が理解できる
・AIの学習アルゴリズム(バック・プロパゲーション法,ディープ・ラーニング)の基礎が習得できる

*参考URL:マイクロネット社InterSimのWebサイト http://www.micronet.co.jp/intersim/index.html


【受講者が持参するもの】
「InterSim(期間限定版,3か月)」をインストールしたWindowsノートパソコン(お持ちでない方には貸し出しいたします)

【講師】
三谷 政昭 氏〔東京電機大学工学部 情報通信工学科 教授〕
 東京工業大学を1979年に卒業.同大学の助手を経て,現在,東京電機大学 工学部 情報通信工学科 教授.工学博士.


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コース

 1日コース

カテゴリ

 回路・電子部品
 組み込みシステム

シリーズ

 

特徴

 演習あり
 学割
 実習

キーワード

 コンピュータ
 シミュレータ
 ソフトウェア
 ディジタル信号処理
 ロボット
 開発手法
 技術教育
 研究開発

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