総合研究大学院大学 情報学専攻
2011年後期
確率的情報処理
16:30-18:00, 火曜日5限
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 10/11 Introduction
2 10/18 Probability Theory
3 10/25 Probability Distributions
4 11/1 Maximum Likelihood and Estimation
5 11/8 Latent Variable Models
11/15 Cancel
6 11/22 Application: A Probabilistic Model of Mixed Pixels for Image Processing
7 11/29 Student Report (Paper Reading)
8 12/6 Hidden Markov Models (1)
9 12/13 Hidden Markov Models (2)
10 12/20 Graphical Models (1)
11 01/10 Student Report (Paper Reading)
12 01/17 Graphical Models (2)
13 01/24 Model Selection
14 01/31 Kalman Filter and Sequential Monte Carlo
15 02/07 Markov Chain Monte Carlo
16 02/14 Student Report (Presentation)

Paper Reading

Own Experiments