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電気通信大学大学院情報理工学研究科
情報・ネットワーク工学専攻
English

ベイズ的人工知能特論

2019年度

概要 近年、データサイエンス、人工知能分野で注目されているベイズ的アプローチの基礎、考え方、手法について学ぶ.
内容 近年、データサイエンス、人工知能分野で注目されているベイズ的アプローチの基礎、考え方、手法について学ぶ.

  • 4月 8日 ガイダンス
  • 4月15日 ベイズの定理とは?
  • 4月22日 ベイズはどのようにして世に出たのか?
  • 5月 6日 ベイズはコンピュータの父
  • 5月13日 ベイズの躍進とデータサイエンス、人工知能の誕生
  • 5月20日 ビリーフとベイズの定理
  • 5月27日 尤度推定と機械学習
  • 6月 3日 ベイズ推定と機械学習(1)
  • 6月10日 ベイズ推定と機械学習(2)
  • 6月17日 ベイズ意思決定
  • 7月 8日 確率的グラフィカルモデルベイジアンネットワーク
  • 7月22日 ベイジアンネットワークの推論
  • 7月29日 ベイジアンネットワークと他の機械学習モデルとの関係
  • 7月30日 ベイズ分類機
  • 8月 5日 テスト
連絡事項
  • 予備知識:確率、統計
  • 成績評価方法:出席60点,テスト40点の計100点満点で評価
  • 授業の不明点などは、sugahara[atmark]ai.lab.uec.ac.jpまでご連絡ください。
教科書
ベイジアンネットワーク、植野真臣、コロナ社|教科書正誤訂正PDF
講義資料
第1回ガイダンス:ガイダンス資料
ベイズの定理の歴史:授業資料
シラバス
教務課:シラバス

2018年度

概要 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎、アルゴリズムについて学習する。
内容 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎とアルゴリズムを学ぶ。

  • ベイジアンネットワークの概要と紹介
  • 確率
  • ビリーフとベイズ統計
  • グラフ理論
  • ベイジアンネットワークモデルの定義と性質
  • 変数消去アルゴリズム
  • ジョインツリーアルゴリズム
  • 高速化の工夫
  • ベイジアンネットワーク学習
連絡事項
  • 予備知識:確率、統計
  • 演習・レポート:演習問題、数回の演習レポートを課します。レポートはeラーニングシステム Samuraiに提出し、提出されたレポートは受講者間で相互に評価(ピアアセスメント)していただきます。なお、本システムは電気通信大学内のネットワークからのみアクセス可能です。
  • 成績評価方法および評価基準:出席、演習問題、レポート、課題プログラムよって評価します。
  • samuraiの不具合・不明点などは、natori[atmark]ai.is.uec.ac.jpまでご連絡ください。
教科書
ベイジアンネットワーク、植野真臣、コロナ社|教科書正誤訂正PDF
講義資料
第1回ガイダンス:ガイダンス資料|eラーニングシステムSamuraiの使い方
ベイズの定理の歴史:授業資料(20180413差し替え)
確率とビリーフ(1):講義資料(20180525差し替え)|最尤推定プログラム
確率とビリーフ(2):授業資料(20180705差し替え)|MCMC-Javaサンプルプログラム(pdf)サンプルデータ(csv)
ベイジアンネットワーク:講義資料(20180614)
マルコフグラフ:講義資料(20180727差し替え)
シラバス
教務課:シラバス

2017年度

概要 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎、アルゴリズムについて学習する。
内容 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎とアルゴリズムを学ぶ。

  • ベイジアンネットワークの概要と紹介
  • 確率
  • ビリーフとベイズ統計
  • グラフ理論
  • ベイジアンネットワークモデルの定義と性質
  • 変数消去アルゴリズム
  • ジョインツリーアルゴリズム
  • 高速化の工夫
  • ベイジアンネットワーク学習
連絡事項
  • 予備知識:確率、統計
  • 演習・レポート:演習問題、数回の演習レポートを課します。レポートはeラーニングシステム Samuraiに提出し、提出されたレポートは受講者間で相互に評価(ピアアセスメント)していただきます。なお、本システムは電気通信大学内のネットワークからのみアクセス可能です。
  • 成績評価方法および評価基準:出席、演習問題、レポート、課題プログラムよって評価します。
  • samuraiの不具合・不明点などは、natori@ai.is.uec.ac.jpまたはutsuhara@ai.is.uec.ac.jpまでご連絡ください。
  • 第3回・第4回のレポート提出締め切りは共に6/22です。
教科書
ベイジアンネットワーク、植野真臣、コロナ社|教科書正誤訂正PDF
講義資料
第1回ガイダンス:ガイダンス資料  eラーニングシステムSamuraiの使い方
ベイズの定理:講義資料
確率とビリーフ(1):講義資料(4/26差し替え)|最尤推定プログラム
確率とビリーフ(2):講義資料(5/26差し替え)
ベイジアンネットワーク:講義資料(6/21差し替え)
ベイジアンネットワークの学習:講義資料 (7/7差し替え)
ベイズ分類機:講義資料(7/14)
マルコフグラフ講義資料(7/20差し替え)
シラバス
教務課:シラバス

2016年度

概要 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎、アルゴリズムについて学習する。
内容 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎とアルゴリズムを学ぶ。

  • ベイジアンネットワークの概要と紹介
  • 確率
  • ビリーフとベイズ統計
  • グラフ理論
  • ベイジアンネットワークモデルの定義と性質
  • 変数消去アルゴリズム
  • ジョインツリーアルゴリズム
  • 高速化の工夫
  • ベイジアンネットワーク学習
連絡事項
  • 予備知識:確率、統計
  • 演習:授業で適時、演習問題を出します。
  • 成績評価方法および評価基準:出席、演習問題、レポート、課題プログラムよって評価します。
教科書
ベイジアンネットワーク、植野真臣、コロナ社|教科書正誤訂正PDF
講義資料
確率とビリーフ(1): 講義資料
確率とビリーフ(2): 講義資料
グラフ理論: 講義資料 | レポート課題 レポート回答 (uploaded: 2016/7/14)
ベイジアンネットワーク:講義資料
ジョインツリーアルゴリズム:講義資料
近似推論:講義資料
ベイジアンネットワークの構造学習:講義資料
条件付き独立性検定による構造学習:講義資料(Last updated: 2016/07/21, 21:17)
シラバス
教務課:シラバス
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