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多様な行動情報から
人間の性格・スキル・認知状態などの
内面を推定する社会的信号処理技術

~音声・言語・画像・生体データの融合と少量データからの機械学習・マルチモーダル機械学習技術~

受講可能な形式:【Live配信】のみ

日時 2022年12月13日(火)  11:00~17:00
会場 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
講師 岡田将吾(おかだしょうご) 氏 
北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 准教授(博士(工学))


<学位>
横浜国立大学学士(工学)(2003)、東京工業大学修士(工学)(2005)、東京工業大学博士(工学)(2008)
 <経歴>
2008年 京都大学 特定助教
2011年 東京工業大学 助教
2014年 IDIAP research institute 滞在研究員
2018年7月~2020年3月 理化学研究所 革新知能統合センター 客員研究員
2017年5月~現在 北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 准教授
<受賞>
2019年10月 ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Outstanding Reviewers
2019年10月 ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Best Paper Runner-up Award
2019年8月 International Conference on Human-Computer Interaction(HCI International 2019) Best paper award
2019年6月 人工知能学会 2019年度 人工知能学会全国大会 優秀賞
2016年 人工知能学会創立30周年記念特集論文最優秀賞
<専門>
ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学
受講料(税込)
各種割引特典
51,700円 ( E-Mail案内登録価格 51,700円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体47,000円+税4,700円
E-Mail案内登録価格:本体47,000円+税4,700円
お1人様受講の場合 51,700円 (47,000円+税4,700円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5,700円/1口(3名まで受講可能))
※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外

※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
  ​一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
 Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
備考★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。
 その場合は開催1週間前にご連絡します。

★1口でお申込の場合
 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

セミナー趣旨

 性格,感情,認知状態,社会的コミュニケーションスキルといった人間の内面は,行動・言語といったマルチモーダル情報として観測されることが社会学・心理学・認知科学等の知見として得られている. マルチモーダル情報より多様な内面状態を推定・生成する技術は「社会的信号処理(Social Signal Processing)」と呼ばれている.
 本講義では社会的信号処理の根幹となる,カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより,多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説する.また社会的信号処理の応用として,「対話中の感情認識」,「プレゼンテーション・対人コミュニケーションスキルの推定」,「運転行動情報に基づく認知機能の推定」,「日常行動計測に基づく認知症傾向の推定」,「マルチモーダル対話ロボット」といった幅広い事例を紹介する.

セミナー講演内容

1 マルチモーダル社会的信号処理の導入

2 マルチモーダル社会的信号処理のための理論

 2.1 社会言語学の知見
 2.2 社会心理学の知見
 2.3 社会的信号処理に用いるマルチモーダル情報処理のための基礎
  2.3.1 音声情報処理
  2.3.2 画像情報処理
  2.3.3 言語情報処理
  2.3.4 生体情報,その他のセンサ情報処理
 2.4 社会的信号処理のためのAI技術
  2.4.1 機械学習
   ①分類・回帰学習
   ②転移学習、半教師付き学習、弱教師付き学習
  2.4.2 マルチモーダル機械学習
 2.5 社会的信号処理モデルの構築方法
  2.5.1 データコーパスの収集
  2.5.2 心理学の知見を利用した正解ラベルデータの作成方法
  2.5.3 入力モダリティの選定
  2.5.4 マルチモーダル特徴量の抽出
  2.5.5 マルチモーダル情報の機械学習・評価
 2.6 社会的信号処理の応用実例
  2.6.1 マルチメディアコンテンツ解析
  2.6.2 マルチモーダル感情認識
   ①生体信号処理に基づく認識
   ②対話ロボットとの対話満足度の認識
   ③外部言語知識を利用した感情に紐づく情報の拡張
   ④複数のコーパスを用いた感情認識習
  2.6.3 コミュニケーション・プレゼンテーション能力の推定
  2.6.4 運転行動データに基づく認知機能の推定
  2.6.5 行動情報に基づくストレス推定
  2.6.6 行動データに基づく認知症傾向の推定
  2.6.7 マルチモーダル会話ロボット
  2.6.8 ユーザの内的状態推定に基づくロボットの会話戦略
  2.6.9 ユーザの面接対話スキル判定機能を備えた就職面接訓練エージェントシステム