〜 統計的機械学習の方法、データ生成モデル・データマイニング・人工知能への応用、深層ボルツマンマシンの使い方 〜
・データマイニングと人工知能を同時にこなすことができる確率的グラフィカルモデルを学び、応用するための講座
・人工知能の弱点を補填し、将来の人工知能の核にもなり得る確率的グラフィカルモデルを先取りし、システム開発へ活かそう！
確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用
講師の言葉
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。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・情報処理、システム、データ解析、ネットワーク、画像処理、音声処理、ロボット、自然言語処理他関連企業の方で人データマイニングや人工知能に興味のある方 ・新しい（将来の）データサイエンスの切り口を知りたい方 ・確率・統計に基づくデータサイエンス理論に興味のある方 |
| 予備知識 | ・必要事項は随時解説をしますが、大学初年度で学習する程度の微積分学や確率・統計学の知識があれば望ましい |
| 修得知識 | ・統計的機械学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる ・データマイニングと人工知能に関する包括的な知識を習得できる |
| プログラム |
１．機械学習と確率的グラフィカルモデルの基礎
２．統計的機械学習理論
３．データ生成モデルとしての確率的グラフィカルモデル
４．データマイニングとしての確率的グラフィカルモデル
５．人工知能としての確率的グラフィカルモデル
６．本講座のまとめ |
| キーワード | 確率的グラフィカルモデル 機械学習 データマイニング 人工知能 マルコフ確率場 マルコフ連鎖モンテカルロ （MCMC） 法 スパースモデリング 制限ボルツマンマシン 深層ボルツマンマシン |
| タグ | 統計・データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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