機械学習・データ分析と感情推定・ストレス推定への応用 ~1人1台PC実習付~

~ ストレスと感情および測定方法、生体信号の時系列分析、Rによるデータ分析、機械学習の応用事例 ~

・データ分析の実習と応用事例を通して学び、ストレス推定やココロの可視化に活かすための講座!

・ストレスと感情の発生要因、機械学習とデータ解析の活用について学び、生体信号のデータ解析を利用した製品やアプリの開発に活かそう!

 

PCは弊社にて用意いたします。PC実習で使ったファイルは、希望者に差し上げます

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。統計解析ソフトRを用いた演習を通して、統計の基礎やデータの可視化、解析、機械学習についての理解を深めます。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
  • 2020年02月13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
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
・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
・通常のPC操作に慣れていれば、Rの利用経験は不要です
修得知識 ・Rによるデータの可視化・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

    a.ストレッサーの種類

    b.ストレスに対する防御機構

    c.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.生体信号の時系列分析

  (1).回帰モデルによる感情予測

    a.回帰曲線と因果関係

    b.回帰モデルの選択基準

    c.ステップワイズ法による変数選択

    d.回帰モデルの説明力

  (2).脈波の周波数成分の抽出

    a.周期信号と振幅、周期

    b.フーリエ変換とパワースペクトル

 

3.機械学習による感情の分類

  (1).機械学習の基礎

    a.機械学習とは

    b.生体信号の取得

    c.センサの種類

    d.特徴空間とその学習

    e. 汎化と過剰適合

    f. 汎化能力の評価

    g.精度向上に向けて

  (2).機械学習アルゴリズム

    a.単純パーセプトロン

    b.多層パーセプトロン

    c.集団学習

 

4.Rによるデータ分析

  (1).Rによる時系列解析

    a.回帰モデルとその見方

    b.パワースペクトルとその見方

  (2).Rによるデータ分類

    a.ニューラルネットワークによるパターン認識とその見方

    b.集団学習によるパターン認識とその見方

 

5.ウェアラブルデバイスと機械学習の応用事例

  (1).感情推定への応用

  (2).機械学習によるヒューマンエラー予兆検知

  (3).脳疲労の推定

キーワード ストレス 脈波 機械学習 回帰モデル ステップワイズ法 時系列データ 集団学習 感情推定
タグ 信号処理研究開発生体工学
受講料 一般 (1名):51,700円(税込)
同時複数申込の場合(1名):46,200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
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