集中講義「非線形物理学特論Ⅰ」（2019 7/2-4）

本集中講義は無事盛況のうちに終了しました。追加の資料等の情報があれば夏までには情報を掲示する予定です。履修登録者はクラシスからの情報を参考に願います。

京都大学情報学研究科の大学院生対象の講義ですが、学外の方も含めどなたでも参加して頂いて結構です。この話題に興味のある、学部学生からポスドク、教員の方まで、興味のある方は奮ってご参加下さい。

講師　伊庭　幸人 氏　統計数理研究所

概要

１日目には，ベイズモデリングの基礎事項をまとめた講義を行います．２日目はBias-Variance Dillenma，モデル選択，情報量規準について，３日目は因果推論について講義を行います．１日目はデータ解析の実務にも，概念的なことに関心のある受講者にも有用な内容とする予定です（ただし実務に役立てたい場合にはデータを扱う初歩的方法は既知とします）．２日目・３日目の内容は概念や理論に興味を持っている人向きです．

日時・場所・講義内容

7/2 13:00-18:00（3,4,5コマ）＠総合研究8号館 講義室４(3階 北 338)
前半ではベイズ統計の基礎， 後半では階層ベイズモデル，平滑化モデルについて述べる．必要に応じStanなどのMCMCソフトの利用にも触れる．

7/3 13:00-18:00（3,4,5コマ）＠総合研究8号館 講義室4 (3階 北 338)
前半では現代の機械学習・データサイエンスの根底にある予測・汎化・Bias-Variance Dillenmaという見方について述べる．後半では，モデル選択・情報量規準について，正則モデルに限って論じる．

7/4 14:45-18:00（4,5コマ）＠総合研究8号館 講義室3 (3階 南 328) （前日と同階ですが異なる部屋で開始時間も違います。）
前半では「統計的因果推論」とは何かについて基本的な話をする．後半では，因果推論と共変量シフトの関係，また，モデル選択・情報量規準との関係についての話題を紹介する．

《参考》途中随時休憩を挟む予定です。

参考地図： 京都大学吉田キャンパス総合研究8号館　マップ（59の建物）

注意事項：事前登録等は不要です。変更等がありましたら、随時最新の情報を反映する予定です。

講義の補足情報：webに掲載予定ですが詳細は講義中に説明します（メール経由の問い合わせには応じません）
※履修登録している学生は基本的にクラシスからの情報や連絡を参考にして下さい。上記はあくまで参考情報です。

問い合わせ先：青柳 富誌生　aoyagiあっとi.kyoto-u.ac.jp (あっとは @ に変更して下さい．）