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開催日 2019/07/24 (水) 開催地 東京都

☆将来の人工知能の核にもなり得る技術…

確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用

主催 株式会社トリケップス 講師 安田宗樹 受講料 50,760円   

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 本講義では、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱います。確率的グラフィカルモデルの利点は、なんと言っても、これ一つで多くのデータサイエンス(データマイニングや人工知能)ができるようになるという点です。これは、昨今の人工知能ブームにより盛り上がっているニューラルネットワークモデルとはその意味で一線を画すものです。データマイニングと人工知能を同時にこなすことのできる確率的グラフィカルモデルは、現在の人工知能の弱点(例えば、作成した人工知能の意味解釈が人間では困難である、など)を補填する可能性を大いに秘めた技術であり、将来の人工知能の核にもなり得る技術と期待しています。
 本講義では、初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして、応用に対する考え方に至るまでを習得できるようにします。また、初学者だけに限らず、統計的機械学習理論を多少聞きかじったけれども、しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリな内容となっています。
  特典
開催日時 2019/07/24 (水)     11:00~ 17:00     (受付  10:30 ~ )

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申込み期間  ~ 2019/07/22
主催会社 株式会社トリケップス
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定員 30名
受講料 50,760円 (複数名(1社3名まで)受講の場合は、1口61,560円)
開講場所 ・会場名: オームビル
・住所: 〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1 オームビル
・交通アクセス: 
講師
安田宗樹 講師写真

安田宗樹  (やすだむねき)

山形大学大学院 理工学研究科 情報科学科 准教授(博士(情報科学))

<略歴>
平成15年 東北大学 工学部 通信学科 卒業
平成17年 東北大学大学院 情報科学研究科 基礎情報科学専攻 博士課程前期課程修了
平成20年 東北大学大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻 博士課程後期課程修了
平成20年 日本学術振興会特別研究員 PD(平成20年4月~7月)
平成20年 東北大学大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻 助教(平成20年8月~平成25年3月)
平成25年 山形大学大学院 理工学研究科 情報科学科 准教授
 現在に至る
<受賞>
平成20年 東北大学総長賞
平成20年 東北大学情報科学研究科・研究科長賞
平成24年 石田記念財団 研究奨励賞
平成25年 トーキン科学技術振興財団 トーキン財団奨励賞受賞
<専門>
ディープラーニング、データサイエンス、統計学、統計物理学。深層学習(近代科学者)の著者。

カリキュラム、
プログラム
 1 はじめに
  1.1 データマイニングと人工知能
  1.2 機械学習とは何か?
   1.2.1 教師あり学習
   1.2.2 教師なし学習
  1.3 深層学習概説
  1.4 データマイニングと人工知能の対比
  1.5 統計的機械学習の目的とメリット
  1.6 確率の基礎と例題
   1.6.1 規格化条件
   1.6.2 平均・分散
   1.6.3 確率の和法則と積法則
   1.6.4 確率の基礎を例題で理解する
 2 統計的機械学習の基礎とマルコフ確率場
  2.1 ベイズ推定
  2.2 統計的機械学習の枠組み
  2.3 マルコフ確率場
   2.3.1 確率的グラフィカルモデルとは?
   2.3.2 ギブスサンプリング
   2.3.3 ボルツマンマシン
  2.4 マルコフ確率場の統計的機械学習の方法
   2.4.1 最尤法
   2.4.2 最尤法と情報理論
   2.4.3 EMアルゴリズム
  2.5 マルコフ確率場の問題点
  2.6 問題解決のための近似的計算技術
   2.6.1 モンテカルロ積分法
   2.6.2 最新のモンテカルロ積分法
   2.6.3 確率伝搬法
  2.7 ガウス型マルコフ確率場
 3 マルコフ確率場の応用例(データ生成モデル、データマイニングへの応用)
  3.1 統計的重回帰分析
   3.1.1 通常の重回帰分析
   3.1.2 マルコフ確率場に基づく重回帰分析
  3.2 画像ノイズ除去
  3.3 道路交通量の(ナウ・キャスト)推定
  3.4 グラフマイニング
   3.4.1 スパースモデリングのアプローチ
   3.4.2 項目間の関連マップの抽出
 4 人工知能への応用
  4.1 制限ボルツマンマシン
  4.2 パターン認識問題
  4.3 制限ボルツマンマシンを利用したパターン認識
   4.3.1 制限ボルツマンマシン型分類器
   4.3.2 画像認識への応用
  4.4 人工知能モデルからの知識発掘~これからの人工知能~
 5 おわりに
  5.1 本講座のまとめ
  5.2 統計的機械学習の利点とこれから
セミナー参加費
支払い方法
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。

※ 申込みのキャンセルは開催日の10日前の17時までお受けします(メールの場合、同時刻着信分まで) 。9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。なお、セミナーが延期された場合、キャンセルの期限は新日程の10日前の17時までとします(メールの場合、同時刻着信分まで)。

※ 通常、テキスト代は受講料に含まれますが、一部のセミナーにつきましては別途注文になります。その場合は申込用紙別注テキスト欄の要、不要を選んで下さい。

※ 受講料は開催日までに請求書に指定の銀行へお振込み下さい(振込手数料はお客様負担)。一旦納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。

※ 受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。その場合は開催1週間前に連絡します。
お知らせ  すべてのセミナー(トリケップス主催)がお1人様の受講料と1口(1社3名まで)申込の受講料との両建てになっています。
 実習セミナーを除き、1口お申込の場合、1社3名まで受講可能ですので、お1人当たりの受講料が格段にお安くなります。
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