【中止】時空間モデリング入門

時間的、空間的に発展する「ビッグデータ」を解析！

セミナー講師

 松井 知子 先生   統計数理研究所 研究主幹・教授 博士（工学）

■主経歴等
1988年　NTT（株）入社
1991年　同社ヒューマンインターフェース研究所古井貞煕特別研究室配属
1998年　（株）ATR研究所出向
2001年　米国 ルーセント・テクノロジー社ベル研究所客員研究員（6ヶ月）
2003年　統計数理研究所助教授
2004年　米国 ジョージア工科大学研究員（3ヶ月）
2008年　カナダ ブリティッシュ・コロンビア大学客員助教授（3ヶ月）
              統計数理研究所教授
2009年　ドイツ マックス・プランク研究所客員教授（3ヶ月）
2010年　フランス パリテック大学客員教授（1ヶ月）
2010年　統計数理研究所副所長
2011年　統計数理研究所研究主幹・教授
現在に至る
■専門および得意な分野・研究
統計的機械学習、時空間モデリング、音声・画像情報処理
■本テーマ関連の専門学会・協会等での委員会活動
2017 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing 実行委員長
IEEE Machine Learning for Signal Processing, Technical Committee Member (2016 - 2021年)
第15回情報論的学習理論ワークショップIBIS2012 実行委員長
電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会専門委員（2007 - 2015年）

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbps以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
  セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

セミナー趣旨

  多くの「ビッグデータ」は時間的、空間的に発展する時空間データです。時空間データについては地理的、社会的、経済的にいろいろな空間スケール、また日ごと、月ごと、年ごとなどのいろいろな時間スケールが考えられます。
  本講座では、ガウス過程モデルや状態空間モデルなどの統計モデルを用い、時空間データを解析する手法について紹介します。

習得できる知識

・多くの「ビッグデータ」が時空間データであることがわかります。
・時空間データの特徴が理解できます。
・時空間データを扱うための代表的な統計モデル、及びそのモデルを用いた解析手法について提示しますので、
   時空間解析についての理解が進みます。
・時空間解析の最新の研究動向がわかります。
・時空間解析の代表的なツールを紹介しますので、本受講によって習得するノウハウを自分の問題ですぐに
   試せるようになります。

セミナープログラム

1.自己紹介
2.時空間データについて
3.時空間データを扱う統計モデル
　3.1 ガウス過程モデル
　3.2 一般化加法モデル
　3.3 一般的な動的時空間モデル
　3.4 状態空間モデル
　3.5 グラフィカルモデル
4.応用例
5.時空間解析ツールの紹介
（質疑応答）