本講座では、自動運転の基礎から最前線の研究動向までを、わずか50分で一気に駆け抜けます。まずは現在の実装例を通じて「自動運転とは何か」を俯瞰し、多段階アプローチと End-to-End モデルという２大流派の全体像を整理。続くセッションでは、物体認識・経路計画など多段階アプローチを支える必須技術を、ポイントを絞りながら分かりやすく解説します。後半のハイライトは、2024 年の注目論文 DriveLM。大規模言語モデルが運転タスクにどこまで迫れるのか、その仕組みとベンチマーク結果を解説します。さらに、世界モデルを用いた運転シーン生成の最前線にも触れていきます。
プログラム概要
- 自動運転の定義と現在の導入例
- 多段階アプローチと End-to-End モデル
- 多段階アプローチのための基礎技術
- 論文 DriveLM の紹介
- 9. 世界モデルによる運転シーン生成
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
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株式会社スキルアップNeXt／飯岡 雄偉
学生時代からマルチモダリティな機械学習に取り組み、学部4年次にロボティクス分野で権威のある国際学会IROSに採択。国際コンペ2回優勝、国際会議6件採択の実績を残す一方、塾業界で5年間従事し教育分野にも携わる。
開催概要
日時
2025年7月2日（水）19：30～21：00
開催方法
YouTubeライブ配信
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。