New! 機械学習と脳科学におけるベイズ統計
セミナー趣旨
ベイズ統計はAI開発の基礎理論であるのみならず、世界の不確実性を捉えるための普遍的な枠組みである。AIによる思考がベイズ統計によって基礎づけられるのと同様、我々の脳自体がベイズ統計を通して理解できるという可能性に多くの研究者が注目している。
本セミナーでは確率論の基礎から始め、実践的な推測方法を踏まえつつ、機械学習と脳科学におけるベイズ統計の利用までを説明する。
セミナープログラム
1 ベイズ統計の基礎
1.1 確率変数とパラメータ
1.2 事前分布と事後分布
2 ベイジアンモデリング
2.1 階層モデル
2.2 マルコフ連鎖モンテカルロ法
3 機械学習におけるベイズ統計
3.1 深層学習における事前分布
3.2 ガウス過程回帰
4 脳科学におけるベイズ統計
4.1 驚きと自由エネルギーモデル
4.2 ベイジアンブレイン
セミナー講師
手塚太郎（てづかたろう） 氏
筑波大学 情報システム系 教授（博士（情報学））
＜略歴＞
2005年 京都大学 大学院情報学研究科 博士後期課程修了。博士（情報学）。立命館大学情報理工学部講師、筑波大学図書館情報メディア系准教授などを経て、2021年より現職。著書に「しくみがわかる深層学習」「しくみがわかるベイズ統計と機械学習」（いずれも朝倉書店）。
セミナー受講料
お1人様受講の場合 53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合 66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
受講料
53,900円（税込）/人
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