まず、情報理論の分野で注目されている圧縮センシングの問題設定、関連研究の歴史や様々な分野での応用事例を解説し、情報理論の分野で得られている理論解析やアルゴリズムに関する代表的な研究について概説する。
その後、具体的な解法について言及し、統計学の分野での関連手法を説明する。さらにデータ計測、画像処理の分野での応用例を説明する。
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Ｍ.疎性に基づく情報処理の理論と応用 ―圧縮センシングを中心として― | 【講義レベル：中級】 |
| 日時 | ３月１２日（火）１０時〜１６時 （５時間） |
| 講師 | 池田 思朗（統計数理研究所）、田中 利幸（京都大学） |
| 申込受付 | ２月４日（月）１０時〜１５日（金）１７時 ＞＞ 申込 ＜＜ |
| 受講料（税込） | ２，５００円（受付を確認後、２月１８日（月）〜２２日（金）の間に受講証で指定した銀行口座振込みで納入、 期日までに納入されない場合は、キャンセルとなります。） |
| 定員 | ５０名(先着順) |
| 内容 |
近年、特に大規模なデータの情報処理では、情報源の持つ疎性に積極的に用いた情報処理の重要性が広く注目されている。この流れは統計学のみならず、情報理論、機械学習、パターン認識、信号処理、など分野を超えたものであり、今後ますます重要度を増すと考えられる。本講座では、疎性に基づく新たな情報処理手法の理論と応用について解説する。
まず、情報理論の分野で注目されている圧縮センシングの問題設定、関連研究の歴史や様々な分野での応用事例を解説し、情報理論の分野で得られている理論解析やアルゴリズムに関する代表的な研究について概説する。 その後、具体的な解法について言及し、統計学の分野での関連手法を説明する。さらにデータ計測、画像処理の分野での応用例を説明する。 |
| 時間割 | |
| 会場 | 統計数理研究所 セミナー室１ 研究所周辺の地図 |
| 開場 | ９時３０分 |
