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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 → 

★ディープラーニングだけではない!回帰・識別の実問題に役立つガウス過程を解説!
〜ガウス過程のしくみとその回帰や識別の実問題への応用のポイントを理解出来ます〜


ガウス過程入門
−ガウス過程による回帰・識別の理解と幅広い分野における応用例の紹介−

<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 研究主幹・教授 博士(工学) 松井 知子 先生

講師紹介

■主経歴等
1988年 NTT(株)入社
1991年 同社ヒューマンインターフェース研究所古井貞煕特別研究室配属
1998年 (株)ATR研究所出向
2001年 米国 ルーセント・テクノロジー社ベル研究所客員研究員(6ヶ月)
2003年 統計数理研究所助教授
2004年 米国 ジョージア工科大学研究員(3ヶ月)
2008年 カナダ ブリティッシュ・コロンビア大学客員助教授(3ヶ月)
     統計数理研究所教授
2009年 ドイツ マックス・プランク研究所客員教授(3ヶ月)
2010年 フランス パリテック大学客員教授(1ヶ月)
2010年 統計数理研究所副所長
2011年 統計数理研究所研究主幹・教授
現在に至る

■専門および得意な分野・研究
統計的機械学習、時空間モデリング、音声・画像情報処理

■本テーマ関連の専門学会・協会等での委員会活動
2017 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing 実行委員長
IEEE Machine Learning for Signal Processing, Technical Committee Member (2016 - 2021年)
第15回情報論的学習理論ワークショップIBIS2012 実行委員長
電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会専門委員(2007 - 2015年)

日時・会場・受講料

●日時 2022年3月24日(木) 13:00-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●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47,300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36,300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

■講座のポイント
 ガウス過程は連続的な確率過程の一種で、機械学習/AIの回帰や識別の問題に幅広い分野で応用されています。今流行しているディープ・ラーニングとも理論上、深く関係しています。
 本講座では、ガウス過程のしくみをわかりやすく、直感的に理解できるようになることを目指します。その上で、音楽ムードの推定や頭部の音の伝達関数の推定などの応用例をいくつか紹介し、応用のポイントを解説します。
 また、ガウス過程の発展として、ガウス過程潜在変数モデルやガウス過程状態空間モデルについて説明します。それらのモデルは手書き数字認識などに応用されています。さらに、最近のガウス過程の研究動向を紹介します。
 最後に、ガウス過程の代表的なツールについて紹介し、本受講によって習得するガウス過程のノウハウを自分の問題ですぐに試せるようになることを目指します。 

■受講後、習得できること
・ガウス過程のしくみを直感的に理解できます
・ガウス過程の応用例をいくつか提示しますので、応用のポイントがわかります
・ガウス過程の発展的なモデル、ならびに最近の研究動向を紹介しますので、ガウス過程に関わる最新情報がわかります
・ガウス過程の代表的なツールを紹介しますので、本受講によって習得するノウハウを自分の問題ですぐに試せるようになります

セミナー内容

1.自己紹介

2.ガウス過程の基礎
 2.1 はじめに ―ガウス過程が役立つ時―
 2.2 線形モデルからガウス過程へ
 2.3 カーネル関数の設計
 2.4 ガウス過程による回帰
 2.5 ガウス過程による識別
 2.6 いくつかの応用例

3.ガウス過程の発展
 3.1 ガウス過程潜在変数モデルとその応用例
 3.2 ガウス過程状態空間モデルとその応用例
 3.3 ガウス過程のスパース近似
 3.4 ガウス過程の最近の研究動向

4.ガウス過程のツール
 4.1 Gaussian Process Tool-Kitの紹介(Matlabコード)
 4.2 Stan: Gaussian Processesの紹介(Rコード)

(質疑応答)

セミナー番号:AF220387

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