率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ~ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ~ 11月12日(木)開催 主催:(株)シーエムシー・リサーチ

データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ~ 11月12日(木)開催 主催:(株)シーエムシー・リサーチ

本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったウェビナー(ライブ配信セミナー)となります。

先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ(千代田区神田錦町:

https://cmcre.com/)では、 各種材料・化学品の他、 AI・MIなどの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っておりますが、

このたび「確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ~ データ生成モデル、 データマイニング、 そして、 人工知能への応用 ~」と題するセミナーを、 講師に安田

宗樹 氏 山形大学大学院 理工学研究科 准教授)をお迎えし、 2020年11月12日(木)10:30より、 ZOOMを利用したライブ配信で開催いたします。

受講料は、 一般:50,000円 + 税、 弊社メルマガ会員:40,000 円 + 税 20%OFF、 アカデミック価格は24,000 円 +

税となっております(資料付)。

セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社の以下URLをご覧ください!

質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。 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、 これ一つで多くのデータサイエンス(データマイニングや人工知能)ができるようになるという点です。 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にもなり得る技術と期待しています。

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。

1)セミナーテーマ及び開催日時

テーマ:確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ~ データ生成モデル、 データマイニング、 そして、 人工知能への応用 ~

開催日時:2020年11月12日(木)10:30~16:30

参 加 費:50,000円 + 税 ※ 資料付

* メルマガ登録者は 40,000 円 + 税 20%OFF

* アカデミック価格は 24,000 円 + 税

講 師:安田 宗樹 氏 山形大学大学院 理工学研究科 准教授

【セミナーで得られる知識】

・統計的機械学習理論の基礎理解と概要把握から、 実装に至るまでの一通りの知識を習得できる。

・データマイニングと人工知能に関する包括的な知識を習得できる。

※本セミナーは、 当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 推奨環境は当該ツールをご参照ください。 後日、

視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

2)申し込み方法

シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト

確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ~ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ~

https://cmcre.com/archives/64288/

からお申し込みください。

折り返し、 視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。

詳細はURLをご覧ください。

3)セミナープログラムの紹介

1. はじめに

(1) データマイニングと人工知能

(2) 機械学習とは何か?

a. 教師あり学習

b. 教師なし学習

(3) 深層学習概説

(4) データマイニングと人工知能の対比

(5) 統計的機械学習の目的とメリット

(6) 確率の基礎と例題

a. 規格化条件

b. 平均・分散

c. 確率の和法則と積法則

d. 確率の基礎を例題で理解する

2. 統計的機械学習の基礎とマルコフ確率場

(1) ベイズ推定

(2) 統計的機械学習の枠組み

(3) マルコフ確率場

a. 確率的グラフィカルモデルとは?

b. ギブスサンプリング

c. ボルツマンマシン

(4) マルコフ確率場の統計的機械学習の方法

a. 最尤法

b. 最尤法と情報理論

c. EMアルゴリズム

(5) マルコフ確率場の問題点

(6) 問題解決のための近似的計算技術

a. モンテカルロ積分法

b. 最新のモンテカルロ積分法

c. 確率伝搬法

(7) ガウス型マルコフ確率場

3. マルコフ確率場の応用例(データ生成モデル、 データマイニング)

(1) 統計的重回帰分析

a. 通常の重回帰分析

b. マルコフ確率場に基づく重回帰分析

(2) 画像ノイズ除去

(3) 道路交通量の(ナウ・キャスト)推定

(4) グラフマイニング

a. スパースモデリングのアプロー

b. 項目間の関連マップの抽出

4. 人工知能への応用

(1) パターン認識問題とは?

(2) パターン認識問題のベイズ的定式化

(3) 人工知能からの知識発掘

a. 事後分布による逆推定

b. AIシステムが何を見ているのか?

5. おわりに

(1) 本講座のまとめ

(2) 統計的機械学習の利点とこれから

4)講師紹介

【講師略歴】

2008.3 東北大学大学院 情報科学研究科 博士課程後期3年の課程修了 博士(情報科学)

2008.3-7 日本学術振興会 特別研究員 PD

2008.8-2013.3 東北大学大学院 情報科学研究科 助教

2013.4- 山形大学大学院 理工学研究科 准教授(現職)

【所属学会】

電子情報通信学会、 日本物理学会

【著 書】

(1) 映像情報メディア工学大事典,オーム社,2010

(2) コンピュータビジョン最先端ガイド 3,アドコムメディア社,2010

(3) 深層学習,近代科学社,2015

(4) 人工知能大辞典,共立出版,2017

(5) 画像処理の統計モデリング,共立出版,2018

(6) スパースモデリング,ジャムハウス,2019

5)セミナー対象者や特典について

※ 本セミナーは、 当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 推奨環境は当該ツールをご参照ください。 後日、

視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。

★ 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

【セミナー対象者】

・情報処理、 システム、 データ解析、 ネットワーク、 画像処理、 音声処理、 ロボット、 自然言語処理他関連企業の方で人データマイニングや

人工知能に興味のある方

・新しい(将来の)データサイエンスの切り口を知りたい方

・確率・統計に基づくデータサイエンスに興味のある方

☆詳細とお申し込みはこちらから↓

確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ~ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ~

https://cmcre.com/archives/64288/

6)ウェビナー(オンライン配信セミナー)のご案内

(1)排水、 商品および環境中マイクロプラスチックの分析・調査方法の実況中継と最新結果

開催日時:2020年11月4日(水)13:30~16:30

https://cmcre.com/archives/62901/

(2)超音波接合の基礎とアルミ・異材接合への応用

開催日時:2020年11月4日(水)10:00~17:00

https://cmcre.com/archives/65287/

(3)電磁ノイズ低減を実現するシールド技術の基礎と応用

開催日時:2020年11月4日(水)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/62811/

(4)フラットパネルディスプレイ(FPD)を支える高機能材料と装置の最新動向

開催日時:2020年11月5日(木)13:30~16:30

https://cmcre.com/archives/64573/

(5)米中欧で加速するEV、 自動運転、 キーとなる車載カメラ・イメージセンサの市場・技術動向

開催日時:2020年11月5日(木)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/64240/

(6)Pythonを活用したマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン

開催日時:2020年11月5日(木)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/60745/

(7)HEV/EVにおけるエネルギー・マネジメント技術

開催日時:2020年11月6日(金)13:30~16:30

https://cmcre.com/archives/62225/

(8)スモールデータ解析による実問題へのアプローチ

開催日時:2020年11月6日(金)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/63504/

(9)人工知能(AI)による最適化解の学習・予測 ~ 深層強化学習のオンライン最適化問題適用等 ~

開催日時:2020年11月9日(月)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/65429/

(10)レジスト、 リソグラフィ、 微細加工用材料の基礎と最新技術動向

開催日時:2020年11月9日(月)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/63053/

(11)バイオプラスチックの基礎と応用が分かる半日速習セミナー

開催日時:2020年11月10日(火)13:30~16:30

https://cmcre.com/archives/62053/

(12)マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術

開催日時:2020年11月10日(火)10:30~16:30

https://cmcre.com/archives/62822/

☆続々追加中!

☆開催予定のウェビナー一覧はこちらから!↓

https://cmcre.com/archives/category/seminar/webseminar_f/

7)関連書籍のご案内

(1) 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート

https://cmcre.com/archives/64040/

■ 発 行:2020年8月11日

■ 定 価:冊子版 120,000円 + 消費税

セット(冊子 + CD) 140,000円 + 消費税

★ メルマガ会員:定価の10%引き!

■ 体 裁:A4判・並製・179頁

■ 編集発行:(株)シーエムシー・リサーチ

ISBN 978-4-904482-85-8

☆詳細とご購入はこちらから↓

化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート

https://cmcre.com/archives/64040/

(2) 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線

https://cmcre.com/archives/63571/

■ 発 行:2020年8月1日

■ 監 修:船津 公人(東京大学大学院 工学系研究科 教授)

■ 定 価:本体(白黒) 90,000円 + 消費税

本体 + CD(カラー) 100,000円 + 消費税

★ メルマガ会員:定価の10%引き!

■ 体 裁:A4判・並製・本文270頁

■ 編集発行:(株)シーエムシー・リサーチ

ISBN 978-4-904482-84-1

☆詳細とご購入はこちらから↓

材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線

https://cmcre.com/archives/63571/

☆発行書籍の一覧はこちらから↓

https://cmcre.com/archives/category/cmc_all/

以上

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