総合研究大学院大学 情報学専攻
2009年後期
確率的情報処理
16:30-18:00, 火曜日
情報学分野の全般において実世界データのモデリングに重要な役割を果す確率的なモデルを対象とし、確率論の基礎から応用まで、そして隠れ変数モデルやベイジアンネットワークなどの確率モデルの基本的な考え方を論じる。

Course Plan

1 10/20 Introduction
2 10/27 Probability Theory
3 11/10 Probability Distributions
4 11/17 Maximum Likelihood and Estimation
5 11/24 Latent Variable Models
6 12/01 Application: A Probabilistic Model of Mixed Pixels for Image Processing
7 12/08 Hidden Markov Models (1)
8 12/15 Hidden Markov Models (1)
9 12/22 Graphical Models (1)
10 01/05 Graphical Models (2)
11 01/12 Markov Chain Monte Carlo
12 01/19 Model Selection
13 01/26 Kalman Filter
02/02 Canceled for the entrance exam
14 02/09 Sequential Monte Carlo
15 02/16 Occasional date

Paper Reading

1 12/08 OKUNO, Keisuke Association of Whole Body Motion from Tool Knowledge for Humanoid Robots
2 12/15 NGO, Thanh Duc Visual Categorization with Bag of Keypoints
3 12/22 MUNASINGHE Lankeshwara Statistical Models for Networks: A Brief Review of Some Recent Research
4 01/05 Jain, Raghvendra

Own Experiments

1 01/12 OKUNO, Keisuke
2 01/19 NGO, Thanh Duc
3 01/26 MUNASINGHE Lankeshwara
4 02/09 Jain, Raghvendra