カルマンフィルタや機械学習に対する関心が高まっています。それらの技術をユーザーとして利用するのであれば、それらの中身について深く知る必要はないかもしれません。しかし、カルマンフィルタや機械学習を正しく利用するためには、それらの中身を構成する確率統計、線形代数、最小二乗法などの数理的な知識が必要です。このような知識を持っていれば、たとえ第3次AIブームが終わったとしても、それらは次の研究開発に大いに役立つことでしょう。
本セミナーでは、カルマンフィルタや機械学習を学ぶための確率統計、線形代数、最小二乗法などを平易に解説します。さらに、最小二乗法のさきにある特異値を用いた方法や正則化法などについても解説します。
- はじめに
- 確率統計の基礎
- 確率の基礎用語
- 正規分布
- 真ん中とバラつき
- 多次元確率分布と線形代数
- 多次元確率分布
- 線形代数のエッセンス
- 多次元正規分布
- 確率過程の基礎
- 連続時間確率過程とそのフーリエ解析
- 離散時間確率過程とそのフーリエ解析
- 最小二乗法
- 最小二乗法と確率
- 最小二乗法と線形代数
- 最小二乗法の先〜正則化法
- 特異値分解と最小二乗法
- 正則化法
- まとめ
テキストについて
テキストとして、「 続々 制御工学のこころ 〜確率システム編〜 」 (3,849円 税別) を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。

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