技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、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、統計的機械学習モデルの基礎から応用、実装について詳解いたします。
本セミナーでは、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、これ一つ知っていれば多くのデータサイエンス (データマイニングや人工知能) に応用が利くという点です。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) を確率・統計的なアプローチで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の一つになり得る技術と期待しています。また、確率・統計をベースにするという性質上、データ欠損に強いとか、ノイズに強いとか、非確率的モデルに比べて様々な利点があります。ただ残念なことに、学術業界以外では、確率的グラフィカルモデルに対する認知はまだほとんど広がっていません。
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。内容の性質上、数式が多数出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
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発行年月 | |
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2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
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2021/7/14 | AIビジネスのブレークスルーと規制強化 |
2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
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