開講場所：
提供：大阪大学
講師：中村　直俊
開講日時：2022年10月1日 ~ 2023年3月31日
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法：中間レポート(40%)・期末レポート(60%)の合計で評価する予定である。
受講生へのコメント：大学低学年程度の、初等的な確率論の知識（確率変数、確率密度関数など）、微積分の知識（偏微分など）、線形代数の知識（行列の計算など）を用いる。

確率論と情報理論に基づいた機械学習の理論を学ぶ。画像解析、時系列解析、教師なし学習などに用いられる深層学習（ディープラーニング）のモデルについて学ぶ。
学習目標／Learning Goals 確率モデルと機械学習の関わりについて理解し、説明できる。ディープラーニングの応用を概説できる。