学部後期課程
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
統計的機械学習
統計的機械学習
/
Statistical Machine Learning
生成モデルの体系的な理解を目指した統計的機械学習の基礎理論とアルゴリズムに関する講義を行う．
Lectures on the basic theory and algorithms of statistical machine learning for a systematic understanding of generative models.
Lectures on the basic theory and algorithms of statistical machine learning for a systematic understanding of generative models.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0510091
FSC-IS4091L1
統計的機械学習
杉山 将
水曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学部
授業計画
- 導入/Introduction
- 最尤推定/Maximum likelihood estimation
- EMアルゴリズムと変分推論/EM algorithm and variational inference
- 変分オートエンコーダ/Variational auto-encoder
- 射影追跡と独立成分分析/Projection pursuit and independent component analysis
- ノンパラメトリック密度推定法，最近傍識別器/Non-parametric density estimation, nearest-neighbor classifier
- 密度比推定/Density ratio estimation
- 敵対的生成ネットワーク/Generative adversarial networks
- 拡散生成モデル/Diffussion generative model
- 確率的フローモデル/Probability flow model
- フローマッチング/Flow matching
- 離散拡散生成モデル/ Discrete Diffussion generative model
授業の方法
講義を中心に進める
/
Mainly through lectures
成績評価方法
試験による
/
By exam
履修上の注意
講義スライドを講義前に公開するので，事前に目を通しておくこと．
また，教科書・参考書の該当部分を講義前に予習しておくことを勧める．
/
The lecture slides will be made available before the lecture, so please read through them beforehand. It is also recommended that the students study the relevant parts of the textbooks and reference books before the lecture.
