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AIコーチイングでスポーツが上手くなる!  人の技能獲得を支援する情報工学最前線
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データ

登録者数 90人
チケット登録数 448件
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  • チケット内訳
  • 第23期塾:JASTJ会員(賛助会員を除く)
    2人
    第23期塾:一般
    7人
    【月例会】JASTJ非会員(8月22日参加)
    3人
    【月例会】JASTJ非会員(7月10日)
    2人
    【月例会】JASTJ非会員で学生の方(8月22日参加)
    1人
    【月例会】JASTJ非会員(2024年9月10日参加)
    5人
    【月例会】JASTJ非会員(6月20日)
    4人
    【月例会】JASTJ非会員(2024年7月4日参加)
    9人
    【月例会】JASTJ非会員(4月15日開催)
    4人
    【月例会】JASTJ非会員(2月5日)
    15人
    【月例会】JASTJ非会員(12月23日)
    4人
    【月例会】JASTJ非会員で学生の方(2024年7月4日参加。社会人学生を除く)
    2人
    【月例会】JASTJ非会員で学生(12月23日)
    2人
    【月例会】JASTJ非会員(3月7日)
    4人
    【月例会】JASTJ非会員(1月17日)
    9人
    【月例会】JASTJ非会員(10月9日参加)
    3人
    【月例会】JASTJ非会員で学生(1月17日)
    1人
    【月例会】JASTJ非会員で学生の方(10月9日参加)
    1人
    【月例会】JASTJ会員・賛助会員・監事・塾生(1月17日)
    26人
    22期塾:JASTJ会員
    13人
    22期塾:JASTJ非会員で社会人の方
    7人
    22期塾:JASTJ非会員で社会人学生を除く学生
    2人
    JASTJ30周年記念パーティー(クレジットカード払い)
    50人
    22期塾生ML
    23人
    JASTJ30周年記念パーティー(会場で現金払い)
    66人
    21期関係者(講師・アド・理事・スタッフ・サポーター)
    4人
    22期塾関係者ML(講師・アドバイザー・サポーター)
    36人
    21期講師全員
    17人
    21期アドバイザー全員
    7人
    JASTJ非会員(2023年12月20日参加)
    1人
    21期塾:JASTJ会員
    6人
    20期塾:JASTJ会員、賛助会員の方
    5人
    21期塾:JASTJ非会員で社会人の方
    11人
    20期塾:JASTJ非会員で社会人の方
    7人
    21期塾:JASTJ非会員で学生の方(社会人学生を除く)
    7人
    20期塾:口座振込
    3人
    21期塾:口座振込
    1人
    20期塾生全員メルマガ
    22人
    JASTJ非会員(2024年4月15日参加)
    3人
    20期 10/27取材実習 オンデマンド視聴
    19人
    JASTJ非会員で学生の方(2024年4月15日参加。社会人学生を除く)
    1人
    JASTJ非会員(2023年9月5日参加)
    7人
    JASTJ非会員で学生の方(2023年9月5日参加。社会人学生を除く)
    1人
    JASTJ会員(2023年9月5日参加)
    3人
    JASTJ非会員(2023年9月13日参加)
    13人
    JASTJ非会員で学生の方(2023年9月13日参加。社会人学生を除く)
    2人
    JASTJ非会員(2023年10月11日参加)
    1人
    JASTJ非会員(2024年2月21日参加)
    2人
    20期塾:JASTJ非会員で学生の方(社会人学生を除く)
    3人
    JASTJ非会員(2024年3月11日参加)
    1人
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    AIコーチイングでスポーツが上手くなる!  人の技能獲得を支援する情報工学最前線
    月例会
    2024 2/21 18:30 - 20:30

    『AIコーチイングでスポーツが上手くなる! 
     人の技能獲得を支援する情報工学最前線』

    講師: 小池英樹(こいけ ひでき)さん
    東京工業大学 情報理工学院 教授
    日時: 2024年2月21日 18時30分から20時30分
    場所: 日本記者クラブ9階 会見場
    形式: 会場とオンラインのハイブリッド 会員全員にzoomのURLを配布

    AIが人間の知能を超え始めたといわれる現在、それに対応して、人間自身の能力獲得を支援・増強する研究が進行している。
    東京工業大学の小池英樹教授は、従来の大掛かりな三次元動作計測装置とは異なり、より廉価で、手軽に、リアルタイムのフィードバックが可能な装置を開発し、スポーツ、音楽、舞踊、医療、料理、手工芸など、様々な分野の技能習得を効率化するシステムの構築を進めている。
    これによって、専門家がより高いレベルの技能に達することはもちろん、一般の人にとって趣味を通じたウェルビーイングの追求ができるようになるという。   
    しかし、そのインパクトはそこにとどまらない。指導者から「型を学ぶ」という従来の学習のあり方から、動きを引き出していく非模倣的な新しい学習スタイルの可能性が見えるという。
     今回の月例会では,小池教授が進めている、最新の深層学習技術とXR技術を組み合わせた、技能獲得支援システムを紹介し、生身の人間がAI・画像処理技術と結びつくときに現れる、新しい学習のあり方、さらには現場の人間関係や社会制度をも変える可能性について議論したい。


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