初歩からのベイジアンネットワーク入門研修【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　初歩からのベイジアンネットワーク入門研修【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	鈴木譲氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	未定

☆出力結果の解釈が難しい「ベイジアンネットワーク」について、

ソースプログラムも用いながら、実際に手を動かしつつ理解度向上を目指します。

☆データサイエンティスト／機械学習エンジニア／研究者／その他等、

幅広いご担当者様のお申込みをお待ちしております。

☆講義開始時にご要望を募りますので、重点的に解説して欲しい箇所等、

何かありましたら、遠慮なくお申し付けください。

初歩からのベイジアンネットワーク入門研修

≪グラフィカルモデルの定義、独立性の検定、構造学習、因果順序の推定、bnlearnの使い方等≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

ベイジアンネットワークは、大学の講義やテキストが少なく、奥が深いので、独学が難しい。ツールはいろいろあるが、出力結果の解釈が難しい。

本セミナーでは、ソースプログラムをおい、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者(統計学、心理学、医学、情報科学など)が対象だが、基本的なことを中心に述べる。また、講師が一方的に話をするのではなく、何を話してほしいか、要望を聞いてからはじめ、それに沿うようにする。質疑の時間を多くとる。

◆受講後、習得できること

グラフィカルモデルの定義
独立性、条件付独立性の検定
ベイジアンネットワークの構造学習(PCアルゴリズムなど)
因果順序の推定 (LiNGAMとその周辺)
AIC, BICなどの情報量規準の適用の仕方
bnlearnの使い方

担当講師

大阪大学
大学院基礎工学研究科数理科学領域
教授博士（工学）
鈴木譲先生

■主経歴　＊就職後
1989年早稲田大学大学院博士課程修了
1989年早稲田大学助手、1992年青山学院大学助手、1994年大阪大学理学部講師、1998年同大学院理学研究科准教授、2017年同基礎工学研究科教授 (現職)
国内のベイジアンネットワーク研究の一人者として知られる。

■専門および得意な分野・研究
・統計科学
・数理情報学
・知能情報学

■主要著書
ベイジアンネットワーク入門(培風館、2009年)
確率的グラフィカルモデル(共立出版、2016年)植野真臣他と共著
機械学習の数理100問シリーズ(共立出版、2020年); 統計的機械学習の数理100問with R 、統計的機械学習の数理100問with Python、スパース推定100問with R、スパース推定100問with Python、カーネルの機械学習への応用 with R、カーネルの機械学習への応用 with Python、Statistical Learning with Math and R (Springer, 2020)
Statistical Learning with Math and Python (Springer, 2021), Sparse Estimation with Math and R (Springer, 2021), Sparse Estimation with Math and Python (Springer, 2021), Kernel Methods for Machine Learning with Math and R (Springer, 2022), Kernel Methods for Machine Learning with Math and Python (Springer, 2022),

■本テーマ関連学協会での活動
・米国人工知能学会(AAAI)
・日本統計学会
・日本行動計量学会
・日本計算機統計学会
・人工知能学会
・日本数学会