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講義 九州大学集中講義「深層学習および機械学習の数理」 2020年9月2日～4日 講義資料 資料１：機械学習概要・統計的学習理論 資料２：統計的学習理論・汎化誤差解析の理論 資料３-０：カーネル法の導入とガウス過程回帰 資料３-１：カーネル法と再生核ヒルベルト空間 資料４：再生核ヒルベルト空間の性質 資料５：カーネル法の学習効率 資料６：再生核ヒルベルト空間における最適化/深層学習とカーネル法の繋がり (8/29改訂) 資料７：深層学習の数理 統計数学セミナー 発表スライド レポート課題：pdf 広島市立大学集中講義「カーネル法と深層学習の数理」 2020年8月28日～29日 講義資料 資料１：機械学習概要・統計的学習理論. 資料２-０：カーネル法の導入とガウス過程回帰. 資料２：カーネル法と再生核ヒルベルト空間. (背景無し版) 資料３：再生核ヒルベルト空間の性質. (背景無し版) 資料

講義 京都大学集中講義：機械学習と深層学習の数理と応用 2018年12月17日～20日 レポート課題 (2019年1月10日締め切り．提出先：数学教室事務室) レポート課題１: Pythonによる深層学習の実装（"初学者向け"・"非初学者向け"のどちらかを解いてください） 初学者向け：Google colabを用いて以下のipython notebookに書いてある内容に従い実行し，４つの課題の結果を報告してください． Pythonの基本的な文法.ipynb， scikit-learn を用いた機械学習.ipynb, 深層学習を用いた画像認識.ipynb 非初学者向け：自分で興味のある深層学習モデルを学習し，その結果を報告してください．問題は画像認識でも自然言語処理でもなんでも構いません． レポート課題２：問題を解いて提出してください レポート課題２のpdf． 講義資料 初回：機械学習概要

講義 京都大学集中講義：機械学習と深層学習の数理と応用 2018年12月17日～20日 レポート課題 (2019年1月10日締め切り．提出先：数学教室事務室) レポート課題１: Pythonによる深層学習の実装（"初学者向け"・"非初学者向け"のどちらかを解いてください） 初学者向け：Google colabを用いて以下のipython notebookに書いてある内容に従い実行し，４つの課題の結果を報告してください． Pythonの基本的な文法.ipynb， scikit-learn を用いた機械学習.ipynb, 深層学習を用いた画像認識.ipynb 非初学者向け：自分で興味のある深層学習モデルを学習し，その結果を報告してください．問題は画像認識でも自然言語処理でもなんでも構いません． レポート課題２：問題を解いて提出してください レポート課題２のpdf． 講義資料 初回：機械学習概要

Department of Mathematical Informatics Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Tokyo, Japan Room: Room No. 352, Faculty of Engineering Building 6 (map) Postal Address: Hongo 7-3-1, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, JAPAN Phone: +81-3-5841-6921 E-mail: Topic Online Asian Machine Learning School (OAMLS) 2021 "Deep Learni

2023.12.13 山西教授がIEICE（電子情報通信学会）からフェローの称号を授与されることが決定しました。 2023.10.01 土屋 平助教が着任しました。 2023.09.29 山西教授の著書"Learning with the Minimum Description Length Principle"がSpringerより出版されました。 2023.09.28 位相的データ解析の論文がNeurlips2023に受理されました。 2023.09.04 ICDM2023に3本の論文が採択されました。 2023.09.04 山西教授編集「AI/データサイエンスライブラリー基礎から応用へー」の第四巻が刊行されました。 2023.07.15 双曲空間へのグラフ埋め込み次元選択の論文がKAIS誌に受理されました 2023.06.12 Descriptive Dimension（記述次元）に