PythonとJAXによる超高速MCMC

​詳細概要

​この講座ではベイズ統計サマープログラム1-9の講座で学習してきたモデルをPythonでフルスクラッチ実装する方法を学びます。JAXは、高速な数値計算と大規模な機械学習のために設計されたPythonのオープンソースライブラリです。NumPy風の構文で書かれたPythonのソースコードをCPU・GPU・AIアクセラレーターへコンパイルする実行時コンパイラや自動微分機能が含まれます。近年は Deep Learning アルゴリズムの実装にも使用されています。JAXの基本からスタートし、普通であれば数分かかるMCMCを数秒に短縮する方法を学びます。

​対象者

• ​​​データサイエンティスト

• ​​​学部生・大学院生

• ​​​研究者

​講師プロフィール

• ​2023.10- EPSRC Centre for Doctoral Training in Statistics and Machine Learning at Imperial and Oxford (StatML)

• ​2022.11- 株式会社Nospare

• ​2021.10-2022.10 Imperial College London MSc Statistics (Distinction & Best MSc Project Award)

• ​2020.03 - 2022.03 Stanford University School of Medicine, Centre for Asian Health Research and Education (CARE), Research Assistant

• ​2020.01 - 2021.09 University of California Davis, TETRAPODS Institute of Data Science, Research Associate

​領収書発行

​​​​​領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt

​​注意事項

• ​​​​​本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。

• ​​​​​お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。

• ​​​​​開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。

• ​​​​​講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。

• ​​​​​本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 講義資料 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。

• ​​​​​お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。

• ​​​​​アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。

• ​​​​​万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。

• ​​​​​参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。

• ​​​​​お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。

​​​禁止事項

• ​​​​​録音や録画撮影などはご遠慮ください。

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​​​​免責事項

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