第22回春の合宿セミナー(2019年度，中止)

WEB	http://www.mayomi.org/bsj/spring22.html
日時	2020年3月27日（金）～3月29日（日）
場所	東富士リサーチパーク内　TOTO 東富士研修所
	Aコース　「人の行動を捉える！－現代時系列分析入門－」　小森政嗣先生（大阪電気通信大学） Bコース　「深層学習入門：機械学習の基礎から深層確率生成モデルまで」　麻生英樹先生（産業技術総合研究所人工知能研究センター）

講習内容

3月27日（金）

16:00～18:00　チェックイン後、自由時間
18:00～19:00　夕食
19:00～20:30　講義1
20:30～　　　ポケットラウンジでのウェルカムパーティ

3月28日（土）

9:00～10:30　講義2
10:40～12:10　講義3
12:10～13:00　昼食休憩
13:00～14:30　講義4
14:50～16:20　講義5
16:30～18:00　講義6
18:00～20:00　懇親会
20:00～　　　ポケットラウンジでの質疑や議論

3月29日（日）

9:00～10:30　講義7
10:40～12:10　講義8
12:10～13:00　昼食休憩
13:00～14:30　講義9　まとめ、今後の課題、質疑など

Aコース「人の行動を捉える！－現代時系列分析入門－」

位置情報や心拍などのライフログ，SNS，モーションキャプチャや経験サンプリングのデータのように，人の行動に関する生態学的妥当性が高い時系列データが容易に入手できるようになってきました。
しかし，これらの時系列分析に対して，まだ近寄りがたいイメージを持っている人も多いのではないでしょうか。
時系列分析を取り上げた書籍の多くでは，計量経済学的な指標がとりあげられ，その指標の予測に重点が置かれています。
一方，人の行動の時系列データの分析の場合，時間経過に伴う変化を観察する，複数の時系列間の関係（類似度や因果）を明らかにする，多変量時系列データを要約して把握する，など分析の目的も様々で，またそれに応じて手法も様々です。
本セミナーでは，時系列データから行動を理解する上で意味のある情報を抜き出すための統計技術やノウハウを，具体的な事例とともに共有することを目指します（Rを用います）。

Bコース「深層学習入門：機械学習の基礎から深層確率生成モデルまで」

大量の学習用データが利用可能になったことで、画像認識、音声認識、機械翻訳を始めとして深層ニューラルネットワークを用いた学習が高い性能を示すタスクが増えています。
しかし、学習用データの準備、ネットワークの構造の選択、様々な超パラメータの設定など、学習を成功させるためのノウハウも多く、うまく使いこなすのは難しい面もあります。
さらに、最近では、認識や予測用のモデルだけでなく、確率的生成モデルなども盛んに研究されており、深層学習の応用範囲も広がっています。
本セミナーでは、機械学習・深層学習の基礎から最近の深層確率モデルまでを、具体的な事例も含めながら解説したいと思います。