このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 ウェアラブルバイタルセンサと機械学習によるココロの可視化技術 [講習会詳細] | テックデザイン
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様々な分野への応用が期待できる、ココロ(気持ち、感情、快/不快、ストレスなど)の予測・推定技術を紹介します。『どうやって購買意欲を掻き立てるか』という課題に対して『ココロの可視化技術』という解決のヒントを解説します。

ウェアラブルバイタルセンサと
機械学習によるココロの可視化技術

~耳朶脈波・動作による感情・ストレスの推定およびその活用の留意点~

【日 程】

2019年8月23日 (金) 10:30~16:30

【会 場】

オームビル B1 ゼミルーム(東京 竹橋駅/神保町駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

講師: 公立小松大学 生産システム科学部 准教授 梶原 祐輔先生

経歴:2009年東京電機大学 理工学部 情報システム工学科卒業、2013年金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報科学専攻 博士課程修了、2013年立命館大学情報理工学部特任助教、2018年公立小松大学生産システム科学部准教授、現在に至る。International Conference of Universal Researchers SESSION BEST PAPER受賞( 2016年9月)、金沢大学大学院自然科学科長賞 受賞(2013年3月)、MOBIO産学連携シーズ発表会にて「IoT技術とディープラーニングを用いたココロ予測」について発表。

1.ココロの理論とその活用
 ① ココロとは?
 ② アンケート、生体信号、行動からココロを推定する
 ③ ココロの変化を利用した快/不快、ストレス推定

2.生体信号とストレス、ココロの関係
 ① ストレスとココロの関係
 ② 脈波に表れるココロの状態
 ③ ココロを表す生体信号とその活用の留意点

3.生体信号と気象データに着目した近未来のココロの予測
 ① 近未来のココロに影響を与える要素
 ② 脈拍の時系列解析
 ③ 機械学習による近未来の 快/不快 の予測

4.生体信号に着目したストレスの推定
 ① 性格と生体信号の関係
 ② 機械学習による現在の 快/不快 の推定
 ③ 機械学習によるストレス源の推定

5.動作に着目した認知的負荷の推定
 ① 行動の制御と認知的負荷の関係
 ② 腰の動きに着目した認知的負荷の推定
 ③ 歩行に着目した認知的負荷の推定

講師の言葉:本講座は、ウェアラブルバイタルセンサと機械学習によるココロの予測・推定の有用性と必要性について触れ,これらを導入・活用するための留意点について解説します。具体的には,ストレス負荷時の生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し,動作と生体信号,ストレス,認知的負荷の関係についての理解を深めます。また,初歩的な機械学習から始まり、実例を挙げながら最近話題のディープラーニングまでを概説します。講座を受講することで、ウェアラブルバイタルセンサと機械学習を利用したココロの可視化技術を学んでいただき,インテリジェント製品開発、感性に訴える魅力的な製品開発、あるいは、ヒューマンエラーの対策などに役立てていただければ幸いです。



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