| タイトル： |
深層学習とロボティクスを用いた実世界環境での学習と適応
Efficient learning and adaptation for the real world using robotics and deep learning |
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| 概要： |
本講演では，不確実で動的に変化する環境や少量多品種のデータを扱うタスクに対して，ロボットが効率的かつ安定的に学習・適応する方法として，大きく分けて3つの研究を中心に紹介する．(1)身体モデルを用いた効率的な学習，(2)画像，触覚，言語，ロボットを用いたマルチモーダル学習，(3))少量のデータでの深層学習の不安定性を解消するための不確実性を考慮した学習方法． |
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| 講演者 略歴 (自己紹介)： |
高橋城志（Kuniyuki Takahashi）は2017年4月から株式会社Preferred Networksのリサーチャーである．早稲田大学を2011年（学部），2013年（修士），2017年（博士）に卒業した．実体情報学博士プログラムには2014年4月に第一期生としてL3編入した．指導教官は菅野重樹教授と尾形哲也教授である．2015年〜2017年にかけて合計１年間ドイツのミュンヘン工科大学のGordon Cheng教授のもとで客員研究員だった．これまで多くの賞を国内外で受賞しており，国際的なものではICRA2018 Best Paper Award on HRI，ICRA2019 Best Paper Award Finalist，，Advanced Robotics best paper in 2019を筆頭著者として受賞した．研究の興味はロボティクスのための機械学習である． |
