１．リザバーコンピューティングの基礎

　　（１）．計算機資源から見たニューラルネットワーク

　　（２）．ニューラルネットワークの限界

　　　　～演算の並列化からニューロモルフィックへ～

　　（３）．リザバーコンピューティングの原理

２．リザバーコンピューティングの適用事例とシステム化のポイント

　　（１）．リザバーコンピューティングで何を見るか？

　　　　ａ．音

　　　　　・打音検査

　　　　　・話者識別

　　　　ｂ．電流

　　　　　・ロボット異常検知

　　　　　・モーター異常検知

　　　　ｃ．加速度

　　　　　・階段昇降状態モニタリング

　　　　　・装置稼働検知

　　　　　・装置故障検知

　　　　ｄ．動画像

　　　　　・自動倉庫格納異常検知

　　　　　・ジェスチャー認識

　　　　　・手書き文字認識

　　（２）．リザバーコンピューティングを使ったシステム化に向けて

　　　　ａ．実行プラットフォーム

　　　　　・汎用ＰＣ

　　　　　・ＦＰＧＡ

　　　　　・Ｓｏｌｉｓｔ－ＡＩ™（ローム社製エッジコンピューティングＡＩマイコン）

　　　　ｂ．ＬＰＷＡエッジセンシング

　　　　ｃ．ニューロモルフィックセンサの活用

３．リザバーコンピューティングの活用ポイント

　　（１）．はじめの一歩

　　　　ａ．データ収集・データ観察

　　　　ｂ．前処理の検討

　　　　ｃ．リザバーにかけてみる

　　　　　・Ｐｙｔｈｏｎ開発環境

　　　　　・国プロで開発中の開発環境