総合研究大学院大学 情報学専攻
2013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。今年度はC.M. Bishop著「Pattern Recognition and Machine Learning」を読む。

Course Plan

1 10/15 Introduction Material
2 10/22 Probability Distribution Material
3 10/29 Linear Models for Regression Material
4 11/05 Linear Models for Classification Material
5 11/12 Neural Networks Material
6 11/19 Kernel Methods Material
7 11/26 Sparse Kernel Machines Material
8 12/03 Paper Reading Sessions
9 12/10 Cancel
10 01/07 Graphical Models (1) Material
11 01/14 Graphical Models (2) Material
12 01/21 Graphical Models (3) Material
13 01/28 Mixture Models and EM Material
14 02/04 Real Problem Material
15 02/18 Research Presentation Sessions

Paper Reading

Research Presentation