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．