機械学習と脳科学におけるベイズ統計

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本セミナーでは、確率論の基礎から始め、実践的な推測方法を踏まえつつ、機械学習と脳科学におけるベイズ統計の利用までを説明いたします。

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プログラム

ベイズ統計はAI開発の基礎理論であるのみならず、世界の不確実性を捉えるための普遍的な枠組みである。AIによる思考がベイズ統計によって基礎づけられるのと同様、我々の脳自体がベイズ統計を通して理解できるという可能性に多くの研究者が注目している。  本セミナーでは確率論の基礎から始め、実践的な推測方法を踏まえつつ、機械学習と脳科学におけるベイズ統計の利用までを説明する。

  1. ベイズ統計の基礎
    1. 確率変数とパラメータ
    2. 事前分布と事後分布
  2. ベイジアンモデリング
    1. 階層モデル
    2. マルコフ連鎖モンテカルロ法
  3. 機械学習におけるベイズ統計
    1. 深層学習における事前分布
    2. ガウス過程回帰
  4. 脳科学におけるベイズ統計
    1. 驚きと自由エネルギーモデル
    2. ベイジアンブレイン

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