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実験等の膨大な計測データから有意なデータを抽出し、効率的な解析をするためには、データサイエンスや計算科学の活用が必要になります。特に最近、産業と学術の様々な分野でAIと親和性の高い「データ駆動科学」が大きな注目を集めています。
本講座では、「データ駆動科学」の人材育成を目的として、基礎知識（統計、ベイズ推定）の講義、Pythonでのプログラム方法、放射光計測への適用事例の解説を行います。大学での講義レベルの内容を、第一人者である赤井教授に詳しく、解り易く解説して頂きます。
※全日程参加できなくても申し込み可能です。
イベント内容
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【カリキュラム】
9月5日(金曜日)
第1講 環境整備(Python)
第2講 復習統計学(誤差論）
10月3日(金曜日)
第3講 ベイズ推定の基礎1
第4講 ベイズ推定の基礎2
10月10日(金曜日)
第5講 PyMCを用いたベイズ推定
第6講 ベイズ推定によるモデル選択
10月17日(金曜日)
第7講 ベイズ推定を基礎とする機械学習法
第8講 scikit-learnとスパースモデリング
10月24日(金）
第9講 スパースモデリングの応用例
第10講 線形写像
10月31日(金曜日)
第11講 L1/L2正則化
第12講 情報量規準と交差検証
対象
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