IWANA BRIAN KENJIIWANA KENJI BRIAN

近年、人工知能（AI）の分野は目覚ましい発展を遂げ、日常生活にも浸透しています。 しかし、時間的パターン認識は、最近の多くの進歩の基礎であるにもかかわらず、見落とされがちな分野の 1 つです。 時間的パターン認識は、時系列とシーケンスの認識です。さらに、画像認識やグラフ認識などの他の構造データ領域と同様に、時間的パターン認識には多くの困難な課題があります。 このデータ型の認識は、信号、予測、自然言語処理 (NLP)、バイオインフォマティクス、センサーなどの多くのドメインにわたって重要です。

このプレゼンテーションでは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用した認識を含む、時間的パターン認識技術の背後にある基本原理を説明し、この分野の最近の進歩について説明します。