概要

Daphne Koller and Nir Friedman"Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques"を輪読します。1人では重い内容も複数人でやれば怖くないという会です。持ち回り式です。第１回は概論と称して、導入と確率的グラフィカルモデルの概観を行います。

グラフィカルモデルは、様々な機械学習のモデルの屋台骨として活用されています。近年はロボットの語彙獲得など、認知能力のモデリングとしての役割が期待され、研究が活発になりつつあります。グラフィカルモデルを理解したい学生・技術者・研究者その他の方の参加をお待ちしております。 質問等は@t_Signullまでお願いします。

今回の範囲

• 第１章 Introduction
• 第２章 Foundation

及び、3章以降のためのグラフィカルモデル概観となります。

タイムテーブル

• 14:55 開場
• 15:00～15:15 開催趣旨説明・挨拶
• 15:15～17:45 概論(@t_Signull)
• 17:45～ 撤収

参加者

基本的に参加者の方には持ち回りで発表に回っていただきます。１章分は厳しいと言う方も、半章分、あるいはアルゴリズム１つ分という形で柔軟に分担できるようにします。

参考書

輪読書

• D, Koller & N. Friedman, Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques, MIT Press, 2009.

副読本

• D. Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning, Cambridge University Press, 2012.
• K. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012.
• C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
• 渡辺 有佑, 機械学習プロフェッショナルシリーズ グラフィカルモデル, 講談社, 2016

副読本については発表者が必要に応じて使用します。上2つに関しては無料PDFが配布されています。

全脳アーキテクチャ若手の会について

全脳アーキテクチャ若手の会は、「若手なりのやり方」で人間レベルのAIを目指す会です。若手の方は勿論、若手のやり方についてこれる方、若手を応援してくれる方なども歓迎しています。現在は、機械学習、脳科学、計算論的神経科学などの勉強会等を通じて情報発信を行っています。普段の情報共有は以下のFBグループを通じて行っておりますので、ご気軽に参加ください。

Webサイト：http://wbawakate.jp/ FBグループ：https://www.facebook.com/groups/713921892010595/ YouTubeチャンネル：https://www.youtube.com/channel/UC_fG5HjRkF4urW0ne-qiVcg