線形代数に確率と統計学を組み合わせ，非線形手法でデータを分析する技術を講義と演習で身につけます．線形分析法とは異なり，曖昧性を扱えるようになります．曖昧さを含む現象を，確率をもとに分析し，その結果を読み解く力を養います．曖昧性を扱えれば，線形手法では扱いきれない，ノイズが多い時系列処理ができます．
本講座では，関数距離の概念を敷衍して，回帰，判別，クラスタリングの根拠を確率分布にもとづいて学びます．ニューラルネットワークを始めとする，非線形分析手法の動作と学習の原理を学びます．あわせて，本講座では，単語が並んだ自然言語処理やセンシング値が順次現れるIoT処理における時系列分析の基盤手法を学びます．
・講義はオンデマンド（VoD）で事前学習していだきます．
・Buddyと１対１でオンライン演習します．
・演習で質問していただき，考察・議論で理解を深めて頂きます．
演習日 ： 2026/9/28 ～ 12/21の毎週月曜＋12/24（全14回）
時間： 15:30 ～ 17:00 (質問が多ければ若干の延長)