ベイズ統計と機械学習の実践と応用

セミナー趣旨

AI（人工知能）は大規模データから知識やパターンを獲得することで実現されているが、その根幹となる技術が機械学習である。ベイズ統計は機械学習の基礎理論であり、現代のAIで広く使われている深層学習が誕生するにあたっても大きな役割を果たした。ベイズ統計は世界の確率性と人間が持つ知識を統合的に扱う枠組みであり、エンジニアリングの文脈においてはシステムが持つ不確実性に対し、技術者が持つ経験的知識を取りこむことを可能にする。本講演ではベイズ推定を中心に、機械学習とはどのような考え方なのか、何が可能になるのかを基礎から説明する。階層モデルや時系列モデルなどの具体的な確率モデルについて述べ、それが画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システム等の分野でどのような技術的課題の解決に使用されているのかを紹介する。講演を通して人工知能の現在とその将来について、より深く本質的な理解が得られるはずである。

受講対象・レベル

技術者やデータに関わる業務を担当されている方や、AIを用いた新規事業を検討されている方。

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

人工知能や機械学習の基礎となる考え方が身につく。

セミナープログラム

1. 機械学習で何ができるか
　1-1. データ指向エンジニアリング
　1-2. 推定と生成

2. なぜ今もベイズ統計か
　2-1. ベイズモデルの世界観
　2-2. 確率の基礎
　2-3. 統計的推定

3. ベイジアンモデリング
　3-1. 観測変数と潜在変数
　3-2. 階層モデル
　3-3. 隠れマルコフモデル

4. 深層学習とベイズ統計の関連
　4-1. ベイジアンモデルとしてのニューラルネットワーク
　4-2. 損失関数の確率解釈

5. ベイズ統計と機械学習の未来
　5-1. 人工知能の解釈可能化
　5-2. 人間行動のモデル化

キーワード：
AI,ベイズ統計,機械学習,ベイズ推定,時系列データ,講演,セミナー,研修

セミナー講師

筑波大学システム情報系　教授　博士（情報学）　手塚 太郎　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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