１．デジタル信号処理の基礎知識

（１）．デジタル信号処理の必要性

a. 信号処理とは？

b. デジタル化の利点と応用範囲（例：音声・画像・センサーデータ）

（２）．アナログ信号とデジタル信号

a. 標本化・標本化定理

b. 量子化

２．信号の周波数分析や信号処理システム

（１）．信号の周波数分析

a. 離散時間フーリエ変換

b. 離散フーリエ変換

c. 窓関数

d. 高速フーリエ変換（FFT）の活用

（２）．離散時間システム

a. 離散時間システムとは？

b. z変換

c. 周波数応答と伝達関数

d. デジタルフィルタの設計（FIRフィルタとIIRフィルタ）

３．様々なデジタル信号処理技術とノイズ処理

（１）．スペクトルサブトラクションを用いたノイズ除去

（２）．非負値行列因子分解を用いた音源分離

a. 非負値行列因子分解の基礎

b. 非負値行列因子分解の簡単な動作例

４．機械学習の数学的基礎

（１）．機械学習

a. 機械学習の分類

b. ニューラルネットワーク

c. 勾配降下法と誤差逆伝播法

５．深層学習の基礎とノイズ除去への応用

（１）．深層学習モデルの作成方法（Tensorflow・Kerasを使用）

a. Sequentialモデルの構築

b. Functional APIの活用

c. カスタムレイヤーの定義とモデルへの組み込み

（２）．深層学習を用いたノイズ除去手法例への応用

a. オートエンコーダーの構造とその応用

b. 畳み込みニューラルネットワークの構造とその応用