集中講義「非線形物理学特論Ⅰ」（2022）

本講義は盛況のうちに終了しました。来年度も同様の講義を予定しておりますので、ご興味のある方は是非ご参加を検討して頂ければと思います。

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。ただし、参加者は感染症対策のため講義室内では不織布等のマスクを着用願います。

◎講師　唐木田 亮 氏　産業技術総合研究所

◎講義日程

12月13日(火) 午後１３：１５～１６：３０
12月15日(木) 午後１３：１５～１６：３０
12月20日(火) 午後１３：１５～１６：３０
12月22日(木) 午後１３：１５～１６：３０

◎講義室　京都大学吉田キャンパス総合研究8号館講義室2
参考： 京都大学吉田キャンパスのマップ（59の建物）

◎概要
機械学習から神経科学まで幅広い広がりを見せているニューラルネットワークについて、ランダム神経回路とそれに関連する学習の数理の立場から解説する。数理的解析手法の基本的な部分の理解に重点をおきつつ、近年の動向や発展的な事例まで概説する。講義を行う具体的な内容は以下の通りである。なお、履修者の理解度や講義の進度を考慮して、一部の内容の変更・省略あるいは順序の変更を行うことがある。

(1)ニューラルネットワークの概要
(2)深層モデルの統計神経力学 -順方向からバックプロパゲーションの平均場理論まで
(3) Neural Tangent Kernelと学習レジーム
(4) 過剰パラメータ系の典型評価 -二重/多重降下現象, ランダム行列理論
(5) 連想記憶とボルツマンマシン
(6) 深層線形ネットの学習力学 -動的等長性
《参考》途中随時休憩を挟む予定です。

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。なお zoom 等による配信は行いません。

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およびPandA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．）