研究課題/領域番号 |
23K24894
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
暦本 純一 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (20463896)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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キーワード | ヒューマンコンピュータインタラクション |
研究開始時の研究の概要 |
語学の発音、音楽表現、運動などの技能の習熟度を自動的に判定する深層学習モデルを構築し、技能獲得支援に応用することを目的とする。卓越した人間の指導者は、練習者の技能習熟度を極めて短時間に判定することができる。このような機構を自動化できれば、人が技能を獲得するための機構解明になり、技能獲得支援の自動化に寄与する基盤技術となる。本研究は、自己教師型の深層学習を適用し、練習者の技能の習熟度を直接判定するモデルを構築する。注意機構により、時系列上のどの箇所が習熟レベルの判定に寄与しているかの重要度も同時に推定することができ、技能獲得支援のためのフィードバック情報として利用することができる。
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