～ 確率の基礎とベイズ統計、最尤推定、グラフィカルモデルの基礎と確率的画像処理、スパースモデリングの基礎と応用 ～
・ビッグデータの解析で注目される新しい解析手法を修得し、データ解析に応用するための講座
・グラフにモデルを視覚的に記述できる「グラフィカルモデル」と少ない情報から全体像を復元できる「スパースモデリング」を効果的に活用し、効率的なデータ解析へ応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
グラフィカルモデルとスパースモデリングの基礎と活用法：データマイニングと確率的画像処理への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
データサイエンスの技術が学術界に留まらず、広く社会に大きな影響を与え始めています。データサイエンスの中の主要な柱はデータマニング技術（つまり、データ分析技術）と、AI技術の２つであり、これらの技術はこれからも社会変革をもたらしていくと予想されます。しかしながら、特にAI技術にはまだ大きな問題が残されています。それはシステムの説明性の低さです。出来上がったAIシステムの中身を人が説明できないのです。人の設計思想がシステム構築に入り辛いというのが原因の一つです。残念ながらこの問題はそう簡単には解決しそうもありません。
よりエンジニアリングに近い位置での（つまり、設計思想が色濃く反映されている方法での）問題解決法があれば理想です。その意味では伝統的なエンジニアリングは素晴らしいものです。人の設計思想を基礎として、そこにデータサイエンスの流儀をプラスアルファで取り込めれば、今のディープラーニングとは一風異なる方向性での未来が可能となるでしょう。本セミナーで扱うテーマは、そのような新たな方向性の実現に役立つポテンシャルをもった理論なのです。
開催時間が１０時００分から１７時００分に変更になりました
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・統計的機械学習とスパースモデリングの全体像と可能性を知りたい方 ・AIとは異なる新しい問題解決法を模索している方 ・システム、ソフト、データ解析関連部門の技術者の方 |
| 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・線形代数や確率・統計の知識があれば望ましいです |
| 修得知識 | ・統計的機械学習とスパースモデリングに対する包括的な知識 |
| プログラム |
１．はじめに ：データサイエンスと機械学習 ２．確率の基礎とベイズ統計、そして最尤推定 ３．グラフィカルモデルの基礎と確率的画像処理 ４．スパースモデリングの基礎と応用 ５．おわりに |
| キーワード | データサイエンス 統計的機械学習 確率の基礎 ベイズ統計 最尤推定 EMアルゴリズム マルコフ確率場 ボルツマンマシン 画像ノイズ除去 スパースモデリング データマニング グラフマイニング |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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