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第1回
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（音声データ）
1. 音声データとは
- 構造データと非構造データ
- 音声データの活用の例
- 音声データの基本的な入出力
- 波形データの可視化
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第2回
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2. 音声データの基本的な処理
- 音声パワー，dB 表記, SN比
- VAD
- 信号の相関
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第3回
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3. 音声データのスペクトル表現
- 離散フーリエ変換
- スペクトルデータの可視化
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第4回
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4. 音声データの特徴量
- 窓掛け
- メルフィルタバンク
- 正規化
- 動的特徴量
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第5回
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5. 音声データの機械学習
- 深層学習モデルの学習
- 深層学習モデルによる推論
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第6回
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（テキストデータ）
6. テキストデータの概要
- テキストデータの活用事例
- テキストデータの処理単位
- 形態素解析
- 基本的なテキスト操作
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第7回
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7.単語の統計
- 単語の出現確率
- 統計的言語モデル
- 統計的言語モデルによる文書分類
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第8回
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8. 文書の分類
- ベクトル空間法
- Bag-of-Words (BoW)
- トピックモデル
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第9回
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9. 単語のベクトル表現
- 1-hot表現
- 分散表現
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第10回
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10.テキストの深層モデル
- 深層学習モデルの学習
- 深層学習モデルによる推論
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第11回
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（画像データ）
11.画像データの概要
- 画像データとその活用事例
- 画像データの構造
- 画像の入出力
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第12回
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12.画像の基本的な処理
- 色の表現
- 画像の二値化
- 画像の変形
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第13回
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13.画像のフィルタ処理
- 平滑化
- さまざまなフィルタ処理
- 周波数領域との関係
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第14回
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14.画像からの特徴抽出
- 画像特徴の概要
- 局所特徴量
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第15回
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15.画像認識の基礎
- 手書き数字の認識
- k近傍法
- 畳み込みニューラルネットワーク
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