非線形データの本質をつかむ ― 構造的仮定による表現学習とその応用（ICA / VAEの視点から）
学習ポイント
教師なし表現学習および独立成分分析（ICA）の基礎理論を理解する
非線形データに対する同定性（identifiability）の考え方とその課題を学ぶ
構造的仮定（時間・空間・因果）を用いた非線形表現学習のアプローチを把握する
Pythonによる実装演習を通じて、実務での活用に向けたスキルを習得する
シミュレーションデータや脳活動計測データを通じて、理論の応用的側面に触れる詳細概要
詳細概要
本セミナーでは、実務での分析やモデル構築において避けて通れない「複雑かつ非線形なデータ構造」をどのように捉え、意味のある表現へと変換していくかに焦点を当てます。
前半では、まず教師なし学習・表現学習の基本的な考え方を整理し、特に独立成分分析（ICA）に焦点を当てて、その理論的背景と活用方法をわかりやすく解説します。さらに、近年注目を集めている非線形ICAの枠組みと、それに伴う「同定性（identifiability）」の課題、ならびにその克服の鍵となる構造的仮定（時間構造・空間構造・因果構造など）の導入方法について紹介します。
中盤では、深層学習を用いた非線形生成モデル（例：VAE）を題材にしつつ、理論と実践の橋渡しを意識した形で、表現の一意性・解釈性・再利用性を高めるアプローチについて掘り下げます。
後半では、Pythonによる実装演習を通じて、非線形ICAモデルの構築と、シミュレーションデータや脳活動計測データへの応用を、ハンズオン形式で体験していただきます。研究ベースの応用例からモデルの有用性や考え方の実践的側面を学べる構成となっています。
対象者
非線形データ解析や教師なし学習を業務に活用したい実務家・データサイエンティスト
医療・信号処理・エンターテインメントなど高次元・非線形データを扱う業種の技術者
データの構造的な理解やモデルの解釈性向上に課題を感じている分析担当者
ICAやVAEなど生成モデルの理論と応用の接点を深く理解したい大学院生・研究者
講師プロフィール
森岡 博史（モリオカ ヒロシ）
取得学位：博士（情報学）
2025年6月 - 現在 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特任准教授（常勤）
2025年4月 - 現在 滋賀大学, データサイエンス学部 データサイエンス学科, 准教授
2016年3月 - 現在 株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR）, 連携研究員
2023年4月 - 2025年3月 特定国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員
2019年4月 - 2023年3月 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員
2016年4月 - 2019年3月 日本学術振興会特別研究員（PD）
2017年1月 - 2018年1月 University College London (UCL), Visiting Research Fellow
2015年4月 - 2016年3月 University of Helsinki, Department of Computer Science, Postdoctoral Researcher
2013年4月 - 2015年3月 日本学術振興会特別研究員（DC2）
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。
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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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