１．機械学習の基礎

　　（１）．機械学習とは

　　（２）．教師あり学習

　　（３）．教師なし学習

　　（４）．強化学習

２．音響信号処理に必要な深層学習 (DNN)の基礎

　　（１）．ニューラルネットワークの基礎

　　（２）．代表的なモデル

　　（３）．事前学習とファインチューニング

３．環境音認識・生成技術の基礎

　　（１）．環境音認識・生成の社会実装事例

　　　　ａ．iPhone/Apple Watchのサウンド認識機能（Apple社）

　　　　ｂ．異音検知システム（日立製作所）

　　　　ｃ．Firefly（Adobe社）

　　　　ｄ．Sora2（OpenAI社）

　　（２）．環境音認識の基礎

　　　　ａ．環境音認識とは

　　　　ｂ．環境音の特徴表現

　　　　ｃ．代表的な環境音認識タスク

　　　　ｄ．環境音認識に用いられるDNNモデル

　　（３）．環境音生成の基礎

　　　　ａ．環境音生成とは

　　　　ｂ．環境音生成における入力特徴量

　　　　ｃ．代表的な環境音生成タスク

　　　　ｄ．環境音生成に用いられるDNNモデル

３．環境音認識・生成の応用とシステム実装のポイント

　　（１）．環境音認識・生成に必要なデータ

　　（２）．環境音認識・生成の評価方法とそのポイント

　　（３）．最新の研究動向

４．まとめ