N.ガウス過程の基礎と応用 【講義レベル:中級】
 平成26年度は受講料と受付方法を変更しました。受付方法の詳細はこちら

日時 3月3日(火)10時〜16時 (5時間)
講師 松井 知子、持橋 大地、斎藤 正也(統計数理研究所)、大羽 成征(京都大学)
申込受付期間 1月19日(月)10時〜26日(月)10時   >> 申込 <<
申込受付期間は終了しました。
定員 70名(申込多数の場合は抽選

申込受付期間終了後2日以内に受講者を決定します。受講決定者には受講証を送付します。
受講料(税込) 5,000円
受講料納入期間 1月27日(火)〜2月5日(木)

受講証で受講決定を確認された後、受講料納入期間内に指定の銀行口座にお振込み下さい。
期日までに納入されない場合はキャンセルと見なし、受講権利はキャンセル待ちの方に移行します。
【注意!!】申込受付時に送付されるメールは仮受付のお知らせであり、受講証ではありません。
内容  ガウス過程はランダムな関数の事前分布として、様々な統計的問題やパターン認識、シミュレーションなどにおいて有用な確率モデルである。
本講座では、ガウス過程の基本理論および、ガウス過程に基づく回帰や分類についてまず概説する。さらに、カーネル回帰やカーネル法一般との関係やスパース性、潜在的ガウス過程に基づく教師なし学習、計算複雑性の高いシミュレーションへの適用などの様々な話題についてふれる。

教科書:Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams (2006)『Gaussian Processes for Machine Learning』The MIT Press.
時間割
会場 統計数理研究所 大会議室 研究所周辺の地図
開場 9時30分
申込結果 申込み多数のため、抽選となりました。

※受講者の皆様には1月26日(月)に受講証となるメールを送信しましたので、申込時にご登録いただいたメールアドレスにてご確認ください。
※以下に番号があるにもかかわらず、受講証が届いていない(迷惑メールフォルダにもない)場合はまでご連絡ください。

(受講者の受付番号)
26N001  26N002  26N003  26N004  26N005
26N006  26N007  26N009  26N010  26N011
26N013  26N016  26N017  26N018  26N020
26N021  26N023  26N024  26N025  26N026
26N027  26N028  26N029  26N030  26N031

26N032  26N033  26N035  26N036  26N037
26N038  26N039  26N041  26N042  26N043
26N045  26N046  26N047  26N049  26N050
26N051  26N052  26N053  26N054  26N055
26N056  26N057  26N058  26N059  26N060

26N061  26N063  26N064  26N065  26N066
26N067  26N068  26N069  26N070  26N071
26N073  26N074  26N075  26N076  26N077
26N078  26N079  26N080  26N081  26N082
26N083  26N084  26N085  26N086  26N087

26N088  26N089  26N090  26N092  26N093
26N094  26N095  26N096  26N097  26N098
26N099  26N101  26N102  26N103  26N104
26N105  26N106  26N107  26N108  26N109
26N110  26N111  26N113  26N114  26N115


公開講座の模様