日本行動計量学会 第22回春の合宿セミナー


写真提供:江端員好 様

今年は合宿形式で開催決定!!〜実行委員長からご挨拶〜

今年度で第22回目となる日本行動計量学会・春の合宿セミナーを下記の要領で開催します。
今回は昨年度に続き,箱根で合宿形式での開催します。講師の先生を中心に、テーマを絞っての学習と深い議論が可能です。
90分×9コマの3日間の集中講義で、広範な内容を専門の講師から体系立てて学ぶことができます。
1コマあたり準会員は約450円、正会員は約1,500円という有り得ない価格設定でのセミナー開催は、学会主催のセミナーであるからこそ実現できるものと思います。
今年は定員制ですので、申し込み多数の場合には先着順とさせていただきます。どうぞ早めにご参加を検討ください。
自らの学びと研究のため、あるいは、教え方のヒントを掴み教育に活かすために、学生、社会人実務家から教員の皆様まで、幅広くご参加をお待ちしております。
研修所はきれいで清潔、宿泊は個室と環境も抜群です。富士の麓で温泉とおいしい食事を楽しみながら、次の飛躍を目指して3日間集中して学びましょう。

第22回春の合宿セミナー実行委員長
大阪経済大学 芳賀麻誉美

1月10日(金)現在、Aコース満席、通常10%程度キャンセルが発生しますので、キャンセル待ちでのご登録をお願いいたします。

春の合宿セミナー開催要領

<基本情報>

日時:2020年3月27日(金)〜 3月29日(日)(2 泊3 日)
会場:東富士リサーチパーク内TOTO東富士研修所
交通手段:JR 御殿場駅より送迎バスで20 分(無料。事前申込みが必要です)
  行き帰りの送迎バスは参加とは別にお申し込みください。
  *タクシーで、御殿場駅―研修所は15分、3,700円ほどです。
住所:静岡県御殿場市柴怒田747-39
参加費:
準会員(学生):4,000 円
学生非会員:10,000 円
正会員(一般):14,000 円
一般非会員:28,000 円
  ・ 宿泊費別途必要です(1泊3食8000円×2=16,000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。(当日会員申込書にご記入・ご提出いただきます。)
  ・ 参考:日本行動計量学会年会費 正会員8,000円、準会員5,000円です。
  ・ (詳細はhttp://www.bsj.gr.jp/invitation/)
備考:
  ・ 先着順でAコース定員61名、Bコース定員50名(2020年1月10日増員済み)。
  ・ 宿泊しての参加のみ受付いたします。研修所はきれいで清潔。宿泊は個室です。
  ・ 自家用車での来場は禁止です。御殿場駅早乙女口-研修所間は専用送迎バスまたは公共交通機関(タクシー等)を利用してください。
  ・ 初日にはWelcomeパーティーがあり、2日目は懇親会が開催されます。新鮮な海の幸・山の幸をお楽しみ下さい。

<プログラム詳細>

Aコース「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

●Aコース申込み(2020年1月6日10時開始)
●バス行き申込み(2020年1月6日10時開始)
●バス帰り申込み(2020年1月6日10時開始)

●コースのご紹介

時系列分析というと,計量経済学を思い浮かべる方は多いと思いますが,スマートフォンやWEBカメラ,ウェアラブルデバイス,IoTなどの情報技術の普及により,時系列の行動計量データが急激に増えています。
今の時代に学ぶべき分析手法の1つが時系列解析であることは間違いありません。
この講義は,古典的な時系列分析の方法論の解説からはじめて,無理なく多変量時系列分析に進みます。特に「状態空間モデル」は,実際にプログラムを動かして学ぶ演習を組み込んだ実践型コースです。

●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)。


●講義スケジュール(予定)
 3月27日(金)
 
  ・16:00〜18:00 チェックイン後、自由時間
  ・18:00〜19:00 夕食
  ・19:00〜20:30 講義1 導入:様々な時系列データの見方と注意点
  ・20:30〜    ポケットラウンジでのウェルカムパーティ

 3月28日(土)
 
  ・ 9:00〜10:30 講義2 伝統的な時系列分析モデルと状態空間モデルの基礎
  ・10:40〜12:10 講義3 Stanで始める状態空間モデルによる時系列/時空間データの解析
  ・12:10〜13:00 昼食休憩
  ・13:00〜14:30 講義4 あえてStanでやってみる隠れマルコフモデル
  ・14:50〜16:20 講義5 シンクロニーの分析(1)タイミングの一致
  ・16:30〜18:00 講義6 シンクロニーの分析(2)位相の一致
  ・18:00〜20:00 懇親会
  ・20:00〜   ポケットラウンジでの質疑や議論

 3月29日(日)
 
  ・ 9:00〜10:30 講義7 因果の分析:VARモデルとGranger因果・インパルス応答
  ・10:40〜12:10 講義8 多変量時系列の要約
  ・12:10〜13:00 昼食休憩
  ・13:00〜14:30 講義9  周波数ドメインでの分析

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Bコース「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

●Bコース申込み(2020年1月6日10時開始)
●バス行き申込み(2020年1月6日10時開始)
●バス帰り申込み(2020年1月6日10時開始)

●コースのご紹介

ビッグデータの増大と計算機の発達によって昨今,急激なブームとなっている「人工知能」。
その人工知能を実現するための機械学習,そして,その実装の一手法である深層学習(ディープラーニング)を,第一線の研究者から直接学ぶコースを設けました!
理論を3日間かけて積み上げながら学び,事例によって理解を深めるプログラムとなっています。この絶好の機会を逃さずにご参加を検討ください。


●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。


●講義スケジュール(予定)
 3月27日(金)
 
  ・16:00〜18:00 チェックイン後、自由時間
  ・18:00〜19:00 夕食
  ・19:00〜20:30 講義1 導入:機械学習研究の歴史と現状
  ・20:30〜    ポケットラウンジでのウェルカムパーティ

 3月28日(土)
 
  ・ 9:00〜10:30 講義2 機械学習の基礎
  ・10:40〜12:10 講義3 機械学習の応用(Python を使った事例を含む)
  ・12:10〜13:00 昼食休憩
  ・13:00〜14:30 講義4 深層学習の基礎
  ・14:50〜16:20 講義5 深層学習の発展
  ・16:30〜18:00 講義6 深層学習の応用(PyTorch を使った事例を含む)
  ・18:00〜20:00 懇親会
  ・20:00〜   ポケットラウンジでの質疑や議論

 3月29日(日)
 
  ・ 9:00〜10:30 講義7 深層確率モデルの基礎
  ・10:40〜12:10 講義8 深層確率モデルの応用(Pixyz を使った事例を含む)
  ・12:10〜13:00 昼食休憩
  ・13:00〜14:30 講義9 まとめ、今後の課題、質疑など

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●バス行き申込み(2020年1月6日10時開始)
●バス帰り申込み(2020年1月6日10時開始)

お申込みについての注意事項

問合せ先

日本行動計量学会 実行委員会
 第22回春の合宿セミナー実行委員長 :