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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

【受講者特典あり】
ベイズ統計学の考え方、マルコフ連鎖モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。

データサイエンスのための

ベイズ統計学入門

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

統計数理研究所 モデリング研究系 准教授 博士(数理科学) 鎌谷 研吾 先生

講師紹介

平成20年東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了.大阪大学を経て
令和二年10月から統計数理研究所勤務.ベイズ統計学とモンテカルロ法の研究を行う.

【専門】ベイズ統計学とモンテカルロ法.


日時・会場・受講料

●日時 2021年6月8日(火) 12:30-16:30
●会場 Zoomによるオンラインセミナー
●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46,200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35,200円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

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。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※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。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・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(20Mbbs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。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・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。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・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
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(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

見逃し視聴あり
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。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後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URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)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」


セミナーポイント

■はじめに
データサイエンティストは不確実性を定量化し,価値を引き出す.その根幹をなすのが,確率を用いた不確実性のモデリングである.そして,確率と不確実性の関係を最も自然に説明できるのがベイズ統計学である.本セミナーではベイズ統計学による不確実性,確率,認識の基本的な考え方を説明する.そしてベイズ統計学でつかわれる,マルコフ連鎖モンテカルロ法について,その仕組みを述べる.詳細を述べる時間はないが,ベイズ統計学の最近の応用例についても少し紹介したい.ベイズ統計学の感覚を掴むため,R言語,Stan言語による実演を行う.興味がある方は事前にインストールしておくことをおすすめする.

R言語,RstudioとRstan言語について.
・R言語 https://www.r-project.org
・Rstudio https://rstudio.com
・Rstan https://mc-stan.org/users/interfaces/rstan
・Rstanについては https://kkamatani.github.io/MonteCarloText/もご確認ください.

■想定される主な受講対象者
・ベイズ統計学の考え方について知りたい方
・ベイズ統計学の計算手法の仕組みを知りたい方

■本セミナーに参加して修得できること

・ベイズ統計学の確率の考え方が理解できる
・確率を理解することの重要性が理解できる
・統計計算がなぜ重要か分かる

★受講者特典
受講者には参考資料として、講師著書『モンテカルロ統計計算』を(講談社)を進呈!

セミナー内容

1. 準備.R, RStudio, Stanの紹介

2. 統計・データサイエンス教育,ベイズ統計

3. データの分類・本文に入る前に

4. 様々な確率分布

5. 不確実性と確率

6. 分割表・尤度

7. 確率,条件付き確率

8. 積分の出番

9. Stanによる計算

10. 個人確率の考え方

11. 事前分布,尤度,事後分布

12. 真実の表現としてでなく、人の認識としての確率

13. 主観的ベイズ

14. ベイズ統計学の一貫性

15. 信用区間

16. 事後確率

17. モデル「選択」

18. 予測

19. 共役事前分布

20. 妥当で理想的認識としての確率

21. 客観的な認識はありえるか

22. 非主観的ベイズの試み

23. 客観的に見える主観

24. ラプラス事前分布

25. 目を背けていた問題

26. 計算困難性

27. マルコフ連鎖モンテカルロ法

28. マルコフ連鎖モンテカルロ法の長期的振る舞い

29. モンテカルロ革命

30. 残されている問題

31. 応用例の紹介

32. まとめ

セミナー番号:AD2106A1

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