１．進化的画像処理ソフトウェアについて
（１）プログラムの利用方法
（２）画像処理の自動構築実験

２．画像処理・認識の現状と課題
（１）従来型の画像処理・認識の課題と解決策
（２）深層学習の概要と特徴・課題
（３）進化的画像処理の概要と特徴

３．進化計算法
（１）遺伝的アルゴリズム(GA)の基礎
（２）遺伝的プログラミング（ＧＰ）・進化戦略（ＥＳ）
（３）最近の進化計算手法について
（４）進化計算法の今後について

４．進化的画像処理（１）～数値最適化としての利用～
（１）２次元図形・顔の検出への応用
（２）３次元物体の姿勢推定への応用

５．進化的画像処理（２）～組み合わせ最適化としての利用～
（１）リスト構造状処理の全自動構築
（２）木構造状処理の全自動構築
（３）回路状処理の全自動構築

６．進化的画像認識
（１）入力変数・特徴量の最適化による認識率向上
（２）前処理・認識処理プロセス全体の全自動構築
（３）深層回路の進化的最適化に基づく方法

７．まとめとディスカッション


≪担当予定講師≫
横浜国立大学 上席特別教授 長尾 智晴