Summary
\最先端のデータ分析技術に関心を持つ方におすすめの講座です/
本セミナーでは、大規模な深層学習モデルの効率的な推論計算を行うために必須の技術となっている変分推論法などの近似計算手法や、代表的な深層生成モデルの基礎、ガウス過程を始めとしたベイジアンノンパラメトリクスの手法と深層学習の理論的関係性といった発展的な話題に関して解説をします。
近年データ解析や人工知能の基礎研究や応用領域は急速な転換期を迎えています。
特に2006年に発表された論文から一大ブームを巻き起こした深層学習は、大規模なモデルを大量データによって学習させることによって高精度な統計的予測を可能にしました。
一方で、大量データを取り扱う領域において実用面での要求も多様化しており、深層学習においてはモデルが出力する結果の解釈性や、予測の信頼性に関して課題があるとされています。
また、2018年にリリースされたGPTなどの大規模言語モデルに代表されるように、単純な教師あり学習による回帰や分類だけではなく、データの自動生成など応用範囲も複雑かつ多岐にわたってきています。
このような大量データ解析におけるニーズの多様化・用途の深化に対応するために、理論面と応用面の双方で実績の高いベイズ統計の考え方をベースに深層学習を解釈・発展させようという試みが広がっています。
本チュートリアルでは、ベイズ統計や深層学習の基礎を解説し、またそれらの理論的なつながりや、両者の融合によってもたらされる応用の拡大に関しても触れ、技術の急激な進化により変化し続ける時代にも即応できるような基礎力を獲得することを目標とします。
【対象者】
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データサイエンスに従事する専門家: 既にデータサイエンスに関する深い知識を有しており、ベイズ統計と深層学習の統合によって得られる新たな洞察や方法論に関心を持つ方
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最先端技術に関心を持つ研究者: 深層学習とベイズ統計の理論的結びつきを深く理解したい方
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エンジニア: 新しいデータ分析技術を開発に活用する方法を学びたい技術者の方
- 新しい分析手法に興味のある方: 新しい技術やアプローチを学ぶことで、将来のキャリアに役立てたいと考える方
【提供内容】
以下の内容を閲覧可能です。
・講義動画
・講義資料
【講師】
[略歴]
東京工業大学情報工学科卒業、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。
国内電気メーカー、イギリスのスタートアップの研究職を経て、現職。
講演会やSNS、ブログなどを通して人工知能やデータサイエンスの理論、実応用に関する情報を発信中。
著書に「ベイズ推論による機械学習入門」「ベイズ深層学習」（共に講談社）がある。
\受講プログラム/
約45分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、
合計で約90分のセミナーとなっております。
【注意事項（必ずお読みください）】
- セミナーの内容に関するご質問への対応は行なっておりません
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ご購入後の返金は致しかねますので、ご了承ください
【免責事項（必ずお読みください）】
- 本ページの内容は予告なく変更する場合がございます
- 主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます
【お問い合わせ】
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