深層学習による音声認識・音声対話技術の基礎とＡＩアシスタントシステムへの応用･例　～デモ付～

～機械学習・音声の基礎知識、音声認識・音声対話の周辺技術、話者認識と話者照合～

・音声認識・音声対話技術の技術的概要から深層学習に基ずく最新技術を修得し、ビジネスに応用するための講座

・音声認識・対話技術のほか、音声情報から話者や言語、環境音、感情などを理解する最新技術まで修得する特別セミナー！

講師の言葉

　音声認識・音声対話技術は様々なアプリケーションやシステムのユーザインタフェースとして社会に浸透し始めております。
　本セミナーでは、音声認識・音声対話技術の技術的概要から深層学習に基づく最新の技術動向に至るまでを解説します。
　また、音声認識の周辺技術として、音声情報から話者や言語、環境音、感情などを理解する技術について概説いたします。さらに、音声対話については、対話を行うための技術のみならず、音声合成などにも焦点を当てて説明いたします。
　皆さんにとって、本セミナーが音声認識・音声対話技術をビジネスに取り入れるきっかけになるよう、現状できていること、できていないことをしっかりと明らかにし、また、これからできそうなことまで丁寧に説明したいと思います。
　つづいて、ＡＩアシストについて、自動運転車・コネクテッドカーの課題を解決する最新主要ＨＭＩとして注目の対話型インテリジェントアシスタント技術を解説します。
　オートモーティブの研究開発をリードするカナダの大学との共同研究開発プロジェクトや、ビジネスへの展開事例などを紹介しつつ、今後のオートモーティブＨＭＩの方向性を考察します。

セミナー詳細

開催日時	2018年12月06日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所	日本テクノセンター研修室
カテゴリー	ソフト・データ・画像・デザイン、研究開発・商品開発・ビジネススキル
受講対象者	・音声認識・対話技術の研究者開発者、産業応用を目指す方・音声認識・対話技術により社会がどう変化するか、どんなニーズ・課題や市場が生まれるかなどを調査する立場の方・業務に活かすため、音声認識・音声対話についての知見を得たいと考えている方・音声アシスタント技術に関心のある方・自動車メーカー、Tier11、車載機器・部品メーカー、ナビゲーションソフトウェア・機器メーカーなどの企画開発者、技術者など・テレマティクス、車載ＨＭＩ、インフォテイメント分野の研究開発、企画、開発に携わる方
予備知識	・この分野に興味のある方なら、特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します・音声アシスタント技術に関心のある方に、さらに理解を深めていただける内容です
修得知識	・音声認識・音声対話に関する基礎知識と最新動向・音声認識・音声対話技術の現状の課題、展望・可能性・音声アシスタント技術（音声認識、音声合成、自然言語理解、文脈把握、ゴール共有型会話技術）　・車載向け音声アシスタント技術
プログラム	１．音をコンピュータで扱うための基礎知識　　（１）．波形符号化　　（２）．サンプリング周波数と量子化bit数　　（３）．音の伝送の歴史２．機械学習の基礎知識　　（１）．機械学習とは　　（２）．教師あり学習：回帰問題と識別問題　　（３）．教師なし学習：クラスタリングなど　　（４）．ニューラルネットワークと深層学習３．音声の基礎知識　　（１）．音声の周波数解析　　（２）．音声の生成過程　　（３）．音声の特徴を取り出す４．音声認識技術の基礎原理　　（１）．音声認識のモデル化　　（２）．音響モデル　　（３）．言語モデル　　（４）．デコーディング　　（５）．音声認識の評価５．深層学習による音声認識技術　　（１）．深層学習に基づく音声認識　　（２）．End-to-End音声認識６．音声対話の基礎原理　　（１）．音声対話システム　　（２）．音声言語理解　　（３）．対話制御と応答生成　　（４）．音声合成７．深層学習による音声対話技術　　（１）．深層学習に基づく音声言語理解　　（２）．End-to-End音声対話　　（３）．End-to-End音声合成８．音声認識と音声対話の周辺技術　　（１）．音声区間検出　　（２）．雑音抑圧　　（３）．話者認識と話者照合　　（４）．キーワードスポッティング９．音声認識・音声対話の現状と課題　　（１）．充分にできること　　（２）．これからできそうなこと１０．音声認識の応用事例‐過去から将来まで‐ 　　（１）．自動車内インタフェース　　（２）．テレビ字幕制作システム　　（３）．ＣＡＬＬシステム　　（４）．音声検索 ‐音声ドキュメント処理　　（５）．音声対話システム　　　　　・一問一答から知的処理まで　　（６）．音声認識・音声対話・音声言語の今後について１１．AIスタントブームについて　　（１）．自然言語理解、会話型インターフェースの最新動向　　（２）．ogle Now、Apple Siri、 IBM Watson、 Amazon Alexa、Microsoft’s Cortana １２．次世代スマートカーの課題　　（１）．自動運転車・準自動運転車の増加　　（２）．複雑な運転機能やコネクテッドサービスの追加　　（３）．拡大するドライバーディストラクション　　　　　　・注意阻害１３．理想のインテリジェントドライバーアシスタントとは　　（１）．次世代ドライバーの車内・車外ライフにどう貢献するか１４．AIアシスタント技術　　（１）．ＡＩと自然対話機能　　（２）．インテグレーション　　（３）．学習機能１５．R&Dへの取り組み　　（１）．ディープラーニング　　（２）．ナレッジ生成、認　　（３）．知負荷管理技術１６．ユースケース　　　・導入事例、技術応用例
キーワード	音声認識　音声対話　深層学習　音声合成　ニューラルネットワーク　雑音抑制　話者認識　話者照合　キーワードスポッチイング　スマートカー　AIアシスタント
タグ	AI・機械学習、変復調、放送、シリアルインターフェース、モバイルコンピューティング、組み込みソフト、使いやすさ・ユーザビリティ、人間工学、Andoroid、GPS、OS・言語
受講料	一般 (1名)：49,500円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場	日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１　新宿第一生命ビルディング（２２階） - JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666

深層学習による音声認識・音声対話技術の基礎とＡＩアシスタントシステムへの応用･例 ～デモ付～

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