本セミナーでは、ベイズ推定を中心に機械学習の基本的な考え方と可能性を基礎から解説いたします。
階層モデルや時系列モデルなどの確率モデルが、画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システムなどの技術課題にどのように活用されているかを解説いたします。
AI (人工知能) は大規模データから知識やパターンを獲得することで実現されているが、その根幹となる技術が機械学習である。ベイズ統計は機械学習の基礎理論であり、現代のAIで広く使われている深層学習が誕生するにあたっても大きな役割を果たした。ベイズ統計は世界の確率性と人間が持つ知識を統合的に扱う枠組みであり、エンジニアリングの文脈においてはシステムが持つ不確実性に対し、技術者が持つ経験的知識を取りこむことを可能にする。 本講演ではベイズ推定を中心に、機械学習とはどのような考え方なのか、何が可能になるのかを基礎から説明する。階層モデルや時系列モデルなどの具体的な確率モデルについて述べ、それが画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システム等の分野でどのような技術的課題の解決に使用されているのかを紹介する。講演を通して人工知能の現在とその将来について、より深く本質的な理解が得られるはずである。
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