感情・生体信号処理技術と機械学習による効果的なデータ分析および応用

~ ストレスと感情の測定方法、近未来の快気分の予測、深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知 ~

・感情や生体信号データを機械学習で分析処理し、製品やサービスに応用するための講座
・生体信号データの可視化、機械学習による感情やストレスの分類技術を修得し、応用システムの開発に活かそう!

講師の言葉

 本セミナーでは、まずストレスと感情の発生要因について述べ、これらを測定する方法について解説します。次に脈波から自律神経の乱れを表す指標の抽出方法について述べ、自律神経の乱れを解析する方法について解説します。またこれらの自律神経の乱れを機械学習に学習させ、自動的に感情やストレスを分類する方法について解説します。また感情やストレスを利用した応用システム例について紹介し、生体信号とストレス、ココロの関係についての理解を深めます。
 本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年11月19日(火) 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
受講対象者 ・自動車、機械、電子機器、ヘルスケア機器の設計、開発担当者の方
・生体信号をストレス、技術の定量化、ヒューマンエラー防止などに活かしたいと考えている方
予備知識 ・大学初年度程度の数学知識
修得知識 ・感情・生体信号データの可視化・統計解析手法
・機械学習の仕組みやその応用
・ストレスと感情と生体信号の関係
プログラム

1.ストレスと感情
  (1).ストレスと感情の理論
    a.ストレッサーの種類
    b.労働意欲が高まる仕事、ストレスの溜まる仕事
    c.ストレスに対する防御機構
    d.ストレス反応と感情の変化
  (2).ストレスと感情の測定方法
    a.ストレスは脈波の周波数成分に表れる
    b.ラッセルの円環モデルによる感情測定

2.感情を推定する様々な方法
  (1).アンケート・生体信号・行動
  (2).感情は脈波に表れる
  (3).認知負荷は行動に表れる

3.心理モデルの構築
  (1).アンケートの実施
  (2).アンケートに基づいた心理モデルの構築

4.脈波計・脈拍計と機械学習の応用事例
  (1).生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
    a.ステップワイズ法による変数選択と回帰モデル
    b.気象データと快・不快気分の関係
    c.近未来の気分予測結果と予測因子
    d.気分の分布と遷移

5.加速度センサと機械学習の応用事例
  (1).深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知
    a.Working Rhythmの導出
    b.安全度による人工知能と作業者の協同
    c.ヒューマンエラー予兆の検知結果
  (2).腰の動きに基づいた認知負荷の推定
    a.歩行の乱れの導出
    b.歩行の乱れと認知負荷の関係
    c.歩行者の認知負荷の推定精度

キーワード 生体信号 ストレス 時系列分析 感情予測 脈波 機械学習 ニューラルネットワーク パターン認識 ウェラブルデバイス
タグ AI・機械学習信号処理医療・再生医療センサ生理・官能検査医療機器生体工学データ分析計測器
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 小田急第一生命ビル(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
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日