1.DSPに必要な数学の知識
(1)信号表現、三角関数、複素数の復習
(2)フーリエ変換(DFT)と物理的な意味
(3)ディジタルフィルタの基礎:z変換、差分方程式、プログラム表現、ブロック線図、伝達関数とインパルス応答、FIRフィルタ、IIRフィルタ
2.ディジタル・フィルタ設計から実装まで
(1)DFTに基づく設計法
(2)インパルス応答に基づく設計法
(3)微分(または積分)オペレータに基づく設計法(双1次z変換)
(4)各種構成法(直接形、標準形、直列形、並列形)
3.適応フィルタから人工知能(AI)まで
(1)適応アルゴリズム(LMS)
(2)適応フィルタの活用例(システム同定、雑音除去)
(3)人工知能とニューラルネットワーク
(4)バック・プロパゲーション法に基づく学習計算アルゴリズム
(5)深層学習:ディープラーニングの計算アルゴリズム
4.ポイント学習と活用実習
(1)総合課題
(2)まとめ
≪担当予定講師≫
東京電機大学 教授 三谷 政昭(ディジタル信号処理等の著書多数)
コース番号 V0261 直感的に理解するディジタル信号処理(DSP)と人工知能(AI)技術
訓練日程
6/21(水)〜6/23(金)
実施時間帯
10:00〜16:45(昼休憩45分)
総訓練時間
18時間
受講料
27,000円
定員
14名
対象者
〜実習・直観で物理的なイメージから系統的に理解するフーリエ変換、適応フィルタ、人工知能の勘どころ〜
通信、画像、振動、音響、計測、制御などの関連技術者
≪訓練内容の概要≫
ディジタル信号処理(DSP)で必要とされる信号解析手法(DFT、z変換など)を中心に学び、その知識と適用方法を習得できます。フィルタやサウンド処理を例にディジタルフィルタを実際に設計・プログラミングし応用できるように説明します。ディジタル信号処理でのみ実現できる適応フィルタ、さらに適応フィルタの計算アルゴリズムが人工知能(AI)の基本理論(バック・プロパゲーション法、ディープラーニング)につながることを、シミュレータ演習を交えて解説します。
≪前提知識≫
高等学校程度の数学(三角関数、複素数など)
通信、画像、振動、音響、計測、制御などの関連技術者
≪訓練内容の概要≫
ディジタル信号処理(DSP)で必要とされる信号解析手法(DFT、z変換など)を中心に学び、その知識と適用方法を習得できます。フィルタやサウンド処理を例にディジタルフィルタを実際に設計・プログラミングし応用できるように説明します。ディジタル信号処理でのみ実現できる適応フィルタ、さらに適応フィルタの計算アルゴリズムが人工知能(AI)の基本理論(バック・プロパゲーション法、ディープラーニング)につながることを、シミュレータ演習を交えて解説します。
≪前提知識≫
高等学校程度の数学(三角関数、複素数など)
訓練内容
使用機器・教材
信号処理教育用ソフト(Scilab、InterSim)、表計算ソフトなど
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考
関連コース
- V0251 ディジタル信号解析&設計手法とその応用(フーリエ・ウェーブレット変換)
- V0301 マイコンによるAIディープ・ラーニング(機械学習)と活用技術
- V0302 マイコンによるAIディープ・ラーニング(機械学習)と活用技術
受講者の声
- 今まで数式を変換した説明でなんとなくわかったような気になっていたが、今日実際に計算することで、理解ができた。
- ディジタル信号処理の知識が増えたため役に立った。
- 新しく学習している領域である信号処理並びにAIに関しての知見を得ることができた。