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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~

※本セミナーは都合により延期になりました。
延期日程:2023年8月24日(木)

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(2023/5/23 12:00 更新)
受講可能な形式:【Live配信】のみ

このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2023年5月26日(金)  11:00~17:00
会場 オンライン配信セミナー  
会場地図
講師 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))岡田将吾(おかだしょうご) 氏
 <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。
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 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
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 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