記

◆日程：2019年3月27日（金）～29日（日）
◆会場：東富士リサーチパーク内　TOTO東富士研修所（JR 御殿場駅より送迎バスで20 分）
◆参加費： 準会員（学生）　4,000円　　学生非会員　10,000円
　　　　　　　　正会員・賛助会員　14,000円　一般非会員　28,000円
　　　　　　　　＊今回、会員申込みをされますと、会員価格が適用されます
　　　　　　　　（日本行動計量学会年会費　は正会員8,000円、準会員5,000円です。）
◆宿泊費：シングル1泊3食（夕食・朝食・昼食）8000円×2＝16,000円
◆募集人数：各コース　先着50名予定
◆申込方法：下記のHPで2020年1月6日(月)10時から申込み開始
◆詳細：http://www.mayomi.org/bsj/spring22.html

【Aコース】

テーマ：　「人の行動を捉える！－現代時系列分析入門－」

講師：　大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科教授 小森政嗣

コース概要：
　位置情報や心拍などのライフログ，SNS，モーションキャプチャや経験サンプリングのデータのように，人の行動に関する生態学的妥当性が高い時系列データが容易に入手できるようになってきました。しかし，これらの時系列分析に対して，まだ近寄りがたいイメージを持っている人も多いのではないでしょうか。
　時系列分析を取り上げた書籍の多くでは，計量経済学的な指標がとりあげられ，その指標の予測に重点が置かれています。一方，人の行動の時系列データの分析の場合，時間経過に伴う変化を観察する，複数の時系列間の関係（類似度や因果）を明らかにする，多変量時系列データを要約して把握する，など分析の目的も様々で，またそれに応じて手法も様々です。
　本セミナーでは，時系列データから行動を理解する上で意味のある情報を抜き出すための統計技術やノウハウを，具体的な事例とともに共有することを目指します（Rを用います）。

【Bコース】

テーマ：　「深層学習入門：機械学習の基礎から深層確率生成モデルまで」

講師：　産業技術総合研究所人工知能研究センター副研究センター長麻生英樹

コース概要：
　大量の学習用データが利用可能になったことで、画像認識、音声認識、機械翻訳を始めとして深層ニューラルネットワークを用いた学習が高い性能を示すタスクが増えています。
　しかし、学習用データの準備、ネットワークの構造の選択、様々な超パラメータの設定など、学習を成功させるためのノウハウも多く、うまく使いこなすのは難しい面もあります。
　さらに、最近では、認識や予測用のモデルだけでなく、確率的生成モデルなども盛んに研究されており、深層学習の応用範囲も広がっています。
　本セミナーでは、機械学習・深層学習の基礎から最近の深層確率モデルまでを、具体的な事例も含めながら解説したいと思います。

◆お問い合わせ先：
日本行動計量学会　運営委員会
第22回春の行動計量学会　実行委員会
　spring22[at]mayomi.org
（ご連絡の際には ”[at]” を”@”に変換してください。）