生成AIを用いたテキスト・画像データへの因果推論
学習ポイント
高次元な非構造データ（テキスト・画像）に対して因果推論を行う際の表現学習について、その理論的背景と直感的理解を身につけます。
処置・交絡因子・潜在変数としてテキストを用いる代表的な応用例を通じて、非構造データにおける因果推論の応用方法を学びます。
因果推論パッケージ
gpi-packを用いて、生成AIを活用した因果推論の基本的な実装手順を体験し、実務・応用研究への展開を見据えたスキルを習得します。
詳細概要
近年、生成AIの急速な進展により、テキストや画像といった非構造・高次元データを対象とした因果推論が新たな研究フロンティアとして注目されています。とくに、大規模言語モデル（LLM）により得られる表現を活用することで、従来困難だった複雑な因果関係の推定が可能となりつつあります。しかしながら、こうした手法の理論的背景や実務応用の知見はまだ限られており、研究と実践の橋渡しが求められています。本セミナーでは、(1)生成AIによる表現学習と因果推論の接続に関する理論的基礎を解説し、(2)処置としてのテキスト、交絡因子としてのテキスト、潜在因子の推定など、非構造データを用いた応用例を紹介します。さらに、因果推論パッケージgpi-packを用いた実装デモを通じて、実務や応用研究での活用を視野に入れた技術習得を目指します。
キーワード：生成AI（Generative AI）、表現学習（Representation Learning）、因果推論（Causal Inference）
対象者
因果推論や機械学習を自分の研究分析に応用したい研究者・実務家
非構造データ（テキスト・画像）を活用した社会科学・ビジネス分析を志向する大学院生・研究者
生成AIを用いた高度なデータ分析・意思決定支援に携わる技術者・データサイエンティスト
講師プロフィール
中村 健太郎(なかむら けんたろう)
取得学位：学士(政治学)・修士(統計学)
2023年9月 – 現在 ハーバード大学 公共政策学博士課程 在学中
2021年9月 – 2023年6月 シカゴ大学 理学修士課程 (統計学) 修了
017年4月 – 2021年 3 月 早稲田大学 政治経済学部 卒業（データサイエンス認定取得、早稻田大學政治經濟學會論文コンクール数理・統計計量部門優秀論文賞受賞)
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。
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アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
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禁止事項
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