NumPyro入門

​詳細概要

​NumPyroは超高速数値計算ライブラリJAXをバックエンドとする確率的プログラミングライブラリです。PyTorchをベースとした確率的プログラミングライブラリであるPyroの機能と設計思想を受け継ぎつつ、JAXの持つ高速な自動微分とコンパイル機能を活用することで、高性能なベイズ推論を実現します。GPUを活用して推論を加速でき、ニューラルネットをベイズモデルに組み込むこともできます。本講座では確率的機械学習の先進技術を先取りし、NumPyroの基礎構文から階層モデルの構築方法まで一貫して学びます。

​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。

• ​​​​​​​配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。

​​​​​​免責事項

• ​​​​​​​本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。

• ​​​​​​​主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。

• ​​​​​​​弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

​​​​​​​上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。