【eLV勉強会】ICTを支える「考え方」シリーズ：S03 統計学・確率論・情報理論の考え方 （おかげさまで再び開催! ）

【2016年10月追記】ICTを支える「考え方」シリーズのページ（http://www.elv.tokyo/mindsets）ができました！シリーズの概要、各トピックの解説と最新資料（PDF版）、ならびに、参加者の皆様の声をお届けしていますので、ぜひご覧ください。【2016年10月追記 ここまで】

ICTに携わるプロとして、ゆるぎない基礎固めをはじめましょう！（学生さんも参加OK!）
ICTを支える「考え方」シリーズ： S03 統計学・確率論・情報理論の考え方

みなさま、こんにちは。

今回は、eLVの企画会社であるCRE-COが、今年の5月より開始しました新シリーズ、「ICTを支える『考え方』シリーズ」から、「S03 統計学・確率論・情報理論の考え方」（おかげさまで再び開催！）です。

「ICTを支える『考え方』シリーズ」では、過去に開催しましたトピックも含め、同じトピックを複数回開催予定ですので、今回ご予定の合わない方は、次回の告知チェックをお願いいたします。本シリーズの各トピック（下記）は、個別に参加可能です。また、勉強部屋でのフォローも予定していますので、あわせてご参加ください。

ICTを支える「考え方」シリーズとは？

知性の真の姿は、知識ではなく、考えを組み立てる力です。 - Albert Einstein

ICT業界のプロにとって、知らなくてもいい知識分野はありません。ICTに全く応用できない知識分野は、まずないからです。とはいえ、全てを知ることは、一生かけてもかないませんし、人の認知能力、記憶力には、限界があります。

それでも、ICTに幅広く応用可能な、知性の習得方法は存在します。各分野の専門家とICTとのコラボによって、パターン化され、実証されてきた、この分野ではこう考えるのが基本という、「考え方」を身につけることです。

無数の技術、製品やソリューションの表面だけを追いかけると疲れてしまいますが、その根底にある「考え方」を身につけると、複雑なICTの世界がシンプルにまとまり、未知や変化に対応する力が生まれ、関連の無いと思っていた知識が繋がり、新たな価値を見出すことさえあるでしょう。

本シリーズは、専門分野の枠を超え、特にICTへの応用範囲の広い知識分野から、基本（重要）とされる「考え方」と、シンプルな応用例を厳選し、トピック別に参加可能な形で、無限の応用のきっかけとなる、「考えを組み立てる力」を、お持ち帰りいただくシリーズです。

シリーズ予定

＊各トピックは、複数回開催予定です。また、開催順や内容が変更になる可能性があります。

統計学・確率論・情報理論について

データが揃う前に推理をするのは、致命的な間違いだよ。事実に合う推理をせず、知らず知らずのうちに、推理に合うように、事実を捻じ曲げてしまうからね。 - Arthur Conan Doyle, Sherlock Holmes

統計学、確率論、情報理論の根本にある考え方は、不確実性への対応です。その動機は、不確実な世界を、できる限り確実に捉えて安心したい、不確実な未来を、できる限り予測して安心したい、という人間の欲求です。この欲求を満たすための応用こそ、価値ある応用といえるでしょう。

しかしながら、理論や指標を知っているだけでは、あまり役には立ちません。リーマンショック前の経済予測、最大震度予測、臨床効果予測など、多くの人々の生命、身体、財産に関わる分野でさえ、統計学、確率論を応用した、専門家の判断や予測が、けっこう外れています。また、安心できない（都合の悪い）結果を嫌い、意図するにしろ、しないにしろ、偏ったデータの選択や、結果の誘導が行われてしまうこともあります。

一方で、品質管理や、マネーボールといった成功例を見ると、成功のポイントが、データ収集に、都合や偏見を持ち込まない姿勢、簡単なようで実は難しい、公正なデータの選定に、大きく依存することがわかります。データが偏れば、結果も偏る、ICTの専門家にとって必須の思考です。

さて、統計学は、データを分類・整理したり、傾向や関連性を評価・分析したりする方法の研究分野であり、確率論は、不確実な事象の、確からしさを評価する、数学の理論です。そして、情報理論は、統計学、確率論に基づいた、情報の捉え方、伝え方、扱い方に関する理論です。

統計学、確率論、情報理論について、それぞれの考え方を関連付け、まとめて理解しておくこと、そして、応用における失敗例、成功例から、その特性と限界を知っておくことは、現代のICTに関わる人々にとって、多くの場面で役に立つこと、間違いなしです。

開催概要

■ 日時：2016年9月28日（水曜）19:00-21:30（18:30開場）
■ 定員：30名
■ 会場：CO-CreationLABO
〒102-0093 東京都千代田区平河町1-4-3平河町伏見ビル2F
参加費：無料　※受付時にお名刺を1枚ご用意願います。※各種ドリンク（有料）あり。

対象者

• 分野や規模を問わず、データの設計、収集、整理や分析に関わる方、関わりたい方、関わりそうな方。
• データアナリスト、プログラマ（言語不問）、ソフトウェア・アーキテクト、もしくはそれらの仕事に関心のある方。
• 「ICT関係者にとって、情報理論は基本だよね。」と言いたいけれど、自信の無い方。
• 学生の方も参加ＯＫです。
• 都合が悪くなった場合、必ず早めにキャンセルをしていただける方（eLVでは毎回、定員を上回り多数のキャンセル待ちの方にご登録頂いております。できる限り同じ志を持った方々の機会損失を回避し、参加可能な方にとって有益な機会としたい！との理由に基づきます。直前でのキャンセルが続く場合、以後のお申込みをお断りすることもございますので、何卒ご理解、ご協力のほど、よろしくお願いいたします。）

内容（予定）

1 導入編
　　判断、人工知能、自律自動車、I, Robot、AIとIA
　　学習、かわりつつある世界の捉え方
　　不確実性、ICT システムと不確実性、不確実性への対応
　　学習目標
2 基本編
　　統計学、確率論、情報理論の考え方と現実
　（R用いたデモにより、理論と現実との関わりを実感します。Rの知識は必要ありません。）
3 応用編
　　カルバック・ライブラー情報量と、インフォメーション・ゲイン
4 ディスカッション

キーワード（予定）

尺度、母集団、標本、範囲、平均値、中央値、最頻値、外れ値、偏差、平均偏差、分散、不偏分散、標準偏差、共分散、相関係数、四分位数、大数の法則、正規分布、箱ひげ図、事象、確率、期待値、相互独立事象、条件付き確率、情報量、エントロピー、条件付きエントロピー、特定条件付きエントロピー、インフォメーション・ゲイン、ID3アルゴリズム、メタアナリシス、シンプソンのパラドックス、帰納法とブラックスワン、リーマンショック、最大震度予測、マネーボール、品質管理、臨床試験、AI（Artificial Intelligence ）とIA（Intelligence Amplifier ）etc.

Timeスケジュール(仮)

時間	内容
18:30	開場
19:00 - 21:20	本編（PPT+デモ形式）
21:20 - 21:30	休憩 & アンケート記入
21:30 - 最長23:00までＯＫ！	ディスカッション& 交流会 ※交流会参加者は￥３００いただきます。

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過去の勉強会動画が以下URLからご覧いただけます。
http://www.elv.tokyo/studyshare