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本セミナーでは、実応用上特に重要となる単目的最適化問題、多目的最適化問題およびロバスト最適化問題をベースにベイズ最適化のアルゴリズムについて解説いたします。
また、ベイズ最適化を行う際は獲得関数と呼ばれる評価関数を適切に設計する必要があるが、どのような問題に対してどのような獲得関数を設計すべきかについても概説いたします。

本セミナーでは、逆強化学習の応用事例を紹介したうえで、逆強化学習の理解につながる、機械学習や強化学習の基礎から説明し、そのうえで逆強化学習の数理的な問題設定、さらに、本研究分野の発展に寄与するいくつかのアルゴリズムを紹介いたします。

本セミナーでは、生成系AIのビジネスへの導入のために、生成系AIについて正しく理解することを目標として、人工知能の発展、生成系AIに続く技術の潮流、生成系AIを成立させている技術要素について学び、AIが文章を生成する仕組みについて解説いたします。
講演の後半では、今後急激に進展するであろう、生成系AIのビジネス分野への導入を念頭に置き、予想されるビジネス上の問題点と、現時点での解決策を考えます。

本セミナーでは、社会的信号処理の根幹となる、カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより、多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、多くの元素を含む卑金属合金をベースに高性能な水分解触媒を探索する試みについて、第一原理計算と機械学習の観点を中心に解説いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダの基礎から車載ミリ波レーダへの応用を解説し、我々の研究事例として物体種別の識別と物体形状の推定へのディープラーニングの応用手法を具体的に説明いたします。

本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、オープンソースで無料で使用できるR (R Studio) を用いた実演を交えてわかりやすく解説いたします。
また、従来の統計学 (標本理論) との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介いたします。