環境から得られるマルチモーダルなデータから，目的に合わせて継続的かつ多面的に情報を抽出・蓄積・活用できる知能の創発を目指し， 情報抽出や知識の関係性学習に関する基礎理論から，知能ロボットによる知識の活用などの応用まで幅広く議論するために発足した日本知能情報ファジィ学会所属の研究部会です．
関連分野・キーワード
継続学習，マルチモーダル学習，関係性学習，クラスタリング
研究会紹介動画
活動予定
- 2024年6月30日〜7月5日
- IEEE WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE(IEEE WCCI 2024) 企画セッション
- 2024年6月14日, 15日
- 第7回継続学習と知能の創発研究会
- 2025年5月号（投稿締切 2024年 7月 31日）
- 特集:「継続学習と知能の創発」 （日本知能情報ファジィ学会会誌）
メンバー募集
本研究会に興味がある方はどなたでもご参加いただけます．
入会希望の方は，
こちらの入会フォーム
からお申し込みください．
更新内容
- 2023年12月18日
- 活動予定と活動記録を更新しました
- 2023年9月30日
- 活動予定と活動記録を更新しました
- 2022年12月27日
- 活動予定と活動記録を更新しました
- 2022年9月1日
- 活動予定と活動記録を更新しました
- 2022年6月27日
- 活動予定と活動記録を更新しました
- 2021年12月24日
- メンバーを更新しました
- 2021年12月4日
- 活動記録を更新しました
- 2021年9月24日
- 活動記録を更新しました
- 研究会紹介動画（FAN2021 Online）を掲載しました
- 2021年4月1日
- Webサイトをオープンしました