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第7回
エンジニアのためのベイズ統計学-ベイジアン・ネットによる「人工知能」-
2016年10月20日 60min
スライド資料
授業の概要
こんな人にオススメ
ソフトウェアエンジニアで、多様なデータを扱う案件に取り組みたい人、取り組んでいる人 ・人工知能やfintechに関心がある人 ・統計学を将来のまたは現在の仕事に生かしたい人、学びたい人
担当の先生／パーソナリティ
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松原 望
東京大学名誉教授
1942年東京に生まれる。1966年東京大学教養学部基礎科学数学コース卒、文部省統計数理研究所研究員。スタンフォード統計学部博士課程修了（Ph.D.）。筑波大学助教授、エール大学フルブライト招聘研究員、東京大学教養学部教授、同大学院新領域創成科学研究科教授、上智大学教授、聖学院大学大学院教授を歴任。東京大学名誉教授。 ［著書］「社会を読み解く数学」「はじめよう！統計学超入門」「図解入門 よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み」「入門確率過程」「入門ベイズ統計」のほか、共著に「統計学入門（基礎統計学）」。社会調査・評論、金融数学、技術数学、技術社会批判、社会科学方法論など論文・エッセイなど多数。親切な教え方には定評があり、現在各界に2万5千人以上の教え子が活躍している。
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江川 みどり
スクー放送部
チャプター
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自己紹介
00:35 -
授業の位置づけ
01:02 -
授業概要
02:17 -
授業の流れ
02:50 -
むずかしい原因推理①
02:27 -
質問：湿度が高いのは雨が原因でしょうか。どういうデータが必要ですか。
07:30 -
実演：湿度が高いのは雨が原因か
02:40 -
むずかしい原因推理②
01:51 -
名探偵シャーロック・ホームズの数理的推理
00:22 -
シャーロック・ホームズ
05:31 -
「4人の署名」の推理をネットワークに
04:56 -
データがあれば診断もベイズの定理でAIに
04:09 -
データから、確率計算
03:09 -
「ベイズの定理」から確率計算、結論
01:11 -
複雑な因果関係のしくみは決められない
02:54 -
R統計
10:06 -
例：診察の場合（AI時代）
02:50 -
まとめ
00:54