招待講演・学会発表
学会発表（査読なし）
  1. 安田宗樹, 堀口剛: 線形応答理論と平均場近似を用いた多値ボルツマンマシン，日本物理学会2003年秋季大会（2003年9月，岡山大学）

  2. 堀口剛, 安田宗樹: 情報スピン系に対するクラスター変分法Ⅰ，日本物理学会第59回年次大会（2004年3月，九州大学）

  3. 安田宗樹, 堀口剛: 情報スピン系に対するクラスター変分法Ⅱ，日本物理学会第59回年次大会（2004年3月，九州大学）

  4. 安田宗樹，田中和之，堀口剛：クラスター変分法を用いたボルツマンマシンの学習，日本物理学会2004年秋季大会（2004年9月，青森大学）

  5. 安田宗樹, 田中和之: Plefka展開のクラスター変分法的解釈，日本物理学会2005年秋季大会（2005年9月，同志社大学）

  6. Muneki Yasuda: Estimation of the structure in Boltzmann machines by means of the cluster variation method, Statistical Physics of Disordered Systems and its Applications (SPDSA2005), (November 5-8, 2005, Roma, Italy).

  7. 安田宗樹, 田中和之: Plefka展開における相関と線形応答理論，日本物理学会第61回年次大会（2006年3月，愛媛大学・松山大学）

  8. 大久保潤, 安田宗樹, 田中和之: ランダム性を持った壷モデルの解析，日本物理学会第61回年次大会（2006年3月，愛媛大学・松山大学）

  9. 安田宗樹: プレフカ展開における一般化された平均場近似の性能評価, 日本物理学会 2007年春季大会 (2007年3月, 鹿児島大学)

  10. Muneki Yasuda and Kazuyuki Tanaka: The Approximate Linear Response Theory and Its Mathematical Structures, 23th IUPAP International Conference on Statistical Physics (STATPHYS23), (July 9-13, 2007, Genova, Italy)

  11. 安田宗樹: 画像補修アルゴリズムの再定式化とパラメータ推定法, I-067, 第6回情報科学技術フォーラム(FIT2007) (2007年9月, 中京大学)

  12. 安田宗樹, 田中和之: 連続確率変数を持つボルツマンマシン, 日本物理学会第62回年次大会(2007年9月, 北海道大学)

  13. 臼井崇文，安田宗樹，田中和之: スケールフリーネットワーク上のガウシアングラフィカルモデル, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.107, No.542, pp.1-6, 2008 (ニューロコンピューティング研究会, 電子情報通信学会・日本神経回路学会共催, 2008年3月, 玉川大学)

  14. 井上佳，安田宗樹，田中和之: 確率伝搬法を用いたEMアルゴリズムによる画像処理, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.107, No.542, pp.37-42, 2008 (ニューロコンピューティング研究会, 電子情報通信学会・日本神経回路学会共催, 2008年3月, 玉川大学)

  15. 安田宗樹，田中和之: 隠れ素子をもつボルツマンマシンに対する平均場理論, 日本物理学会2008年秋季大会 (2008年9月, 岩手大学)

  16. 丹内隼也，安田宗樹，田中和之: データのノイズを考慮したボルツマンマシンの学習アルゴリズム, 第11回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2008) (2008年10月, 東北大学)

  17. 丹内隼也，安田宗樹，田中和之: ビリーフプロパゲーション法を用いたボルツマンマシンの学習アルゴリズム, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.108, No.480, pp.243-248, 2009 (ニューロコンピューティング研究会, 電子情報通信学会・日本神経回路学会共催, 2009年3月, 玉川大学)

  18. 安田宗樹，樺島祥介，田中和之: レプリカ拡張系に対する適応的TAP方程式の統計的学習理論への応用，日本物理学会第64回年次大会 (2009年3月, 立教大学)

  19. 片岡駿，安田宗樹，田中和之: 確率伝搬法による画像修復の統計的性能評価法，日本物理学会2009年秋季大会 (2009年 9月25日, 熊本大学)

  20. 安田宗樹，樺島祥介(東工大)，田中和之: レプリカ拡張系適応的TAP方程式を用いた学習アルゴリズム，日本物理学会2009年秋季大会 (2009年9月25日, 熊本大学)

  21. 桜井哲治, 安田宗樹, 田中和之: Kullback-Leibler Importance Estimation Procedureを用いたRestricted Boltzmann Machineの学習アルゴリズム, 第12回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2009) (2009 年 10 月 20 日，九州大学)

  22. 片岡駿，安田宗樹，田中和之: 確率伝搬法による確率的画像処理における統計的性能評価, 第12回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2009) (2009年10月20日，九州大学)

  23. 片岡駿, 安田宗樹, 田中和之: 確率伝搬法による確率的画像処理におけるEMアルゴリズムの統計解析，日本物理学会第65回年次大会 (2010年3月20日, 岡山大学)

  24. 安田宗樹, 田中和之: 適応TAP方程式の摂動近似としての再解釈，日本物理学会第65回年次大会 (2010年3月20日, 岡山大学)

  25. Muneki Yasuda, Yoshiyuki Kabashima and Kazuyuki Tanaka: Plefka expansion of replica extended Ising model and its application to inverse Ising problem, 24th IUPAP International Conference on Statistical Physics (STATPHYS24), (July 19-23, 2010, Cairns, Queensland, Australia)

  26. 安田宗樹，樺島祥介(東工大)，田中和之: 1RSBを考慮したTAP方程式を用いた感受率伝搬法，日本物理学会2010年秋季大会 (2010年9月25日, 大阪府立大学)

  27. 新里隆（秋田県立大），安田宗樹: ポートフォリオ最適化問題に対する確率伝搬法アルゴリズム, 日本物理学会2010年秋季大会 (2010年9月, 大阪府立大学)

  28. 安田宗樹, 田中和之: 改良された感受率伝搬法, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.110, No.265, IBISML2010-94, pp.59--63, 2010, 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010) (IBISML主催，2010年11月，東京大学)

  29. 新里隆（秋田県立大），安田宗樹: ポートフォリオ最適化問題の情報統計力学, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.110, No.265, IBISML2010-94, pp.257--263, 2010, 第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010) (IBISML主催，2010年11月，東京大学)

  30. Muneki Yasuda: Replicated Plefka Expansion and its Application to Inverse Ising Problems, Interdisciplinary Applications of Statistical Physics & Complex Networks, (March 4, 2011, KITPC, Beijing, China)

  31. 安田宗樹, 田中和之: 改良された感受率伝搬法, 日本物理学会第66回年次大会 (2011年3月28日, 新潟大学)　（震災により大会は中止）

  32. 安田宗樹，田中和之：改良された感受率伝搬法とその一般化，日本物理学会2011年秋季大会 (2011年9月21日，富山大学)

  33. 片岡駿，安田宗樹，田中和之：ランダム欠損を利用した画像圧縮法，日本物理学会2011年秋季大会 (2011年9月21日，富山大学)

  34. 村山竜太，安田宗樹，和泉勇治，田中和之：カラーチャンネル間の相関を考慮したGaussian FoEモデル，電子情報通信学会技術研究報告, Vol.111, No.275, IBISML2011-58, pp.105--111, 2011, 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2011) (IBISML主催，2011年11月，奈良女子大)

  35. 安田宗樹，田中和之：項目間の相関を考慮した項目応答理論，電子情報通信学会技術研究報告, Vol.111, No.483, NC2011-187, pp.387--391, 2012 (ニューロコンピューティング研究会, 2012年3月, 玉川大学)

  36. 片岡駿，安田宗樹，樺島祥介(東工大), 田中和之: 圧縮センシングを用いた画像補修モデリング, 日本物理学会第67回年次大会 (2012年3月27日，関西学院大学)

  37. 片岡駿，安田宗樹，田中和之: マルコフネットを用いた交通量の統計的予測, 日本物理学会2012年秋季大会 (2012年9月18日，横浜国立大学)

  38. 田中和之，安田宗樹: スパース相互作用をもつ事前分布と確率伝搬法によるベイジアンモデリング, 日本物理学会2012年秋季大会 (2012年9月18日，横浜国立大学)

  39. 安田宗樹，田中和之: 画像処理のための高次マルコフ確率場に対する平均場法, 日本物理学会第68回年次大会 (2013年3月27日，広島大学)

  40. Shun Kataoka, Muneki Yasuda and Kazuyuki Tanaka: Gaussian graphical modeling for traffic density estimation, 2013 Workshop on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2013) (March 20, 2013, Sendai, Japan)

  41. 花岡洋平，安田宗樹，桑原雅夫，原祐輔: ガウシアングラフィカルモデルを用いたネットワーク交通状況の補間推定に関する研究, 第47回土木計画学研究発表会 (2013年6月1日，広島工業大学)

  42. 片岡駿，安田宗樹，田中和之: 条件付き確率場を用いた画像の領域分割, 日本物理学会2013年秋季大会 (2013年9月27日，徳島大学)

  43. 安田宗樹: マルコフ確率場の空間的性質を利用したモンテカルロ積分法, 日本物理学会第69回年次大会 (2014年3月28日，東海大学)

  44. 小林 拓人，片岡駿，安田宗樹，田中和之: ノードの情報を考慮したネットワークのコミュニティ構造抽出, 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014) (2014年11月17日，名古屋大学)

  45. 小渕智之, 小間洋和, 安田宗樹: 自然画像の生成モデルのボルツマンマシン学習, 日本物理学会第70回年次大会 (2015年3月22日, 早稲田大学)

  46. 安田宗樹, 片岡駿, 田中和之: レプリカクラスタ変分法を用いた確率伝搬法の統計解析, 日本物理学会第70回年次大会 (2015年3月24日, 早稲田大学)

  47. 高橋茶子，安田宗樹: Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machineに対する平均場近似，第14回科学技術フォーラム(FIT2015) (2015年9月17日，愛媛大学)

  48. Muneki Yasuda: An Effective Algorithm for Boltzmann Machine Learning, International Workshop on Innovative Algorithms for Big Data (IABD2015) (September 18, 2015, Kyoto, Japan)

  49. Muneki Yasuda: Statistical machine learning using Monte Carlo method, Break and Beyond Detailed Balance Condition - expanding to machine learning - (BBDBC2015) (Desember 21-22, 2015, Kyoto, Japan)

  50. 高橋茶子，安田宗樹: 適応 TAP 近似 を用いたガウス型制限ボルツマンマシンの学習，情報処理学会 第７８回全国大会 (2016年3月10日，慶応義塾大学)
    【学生奨励賞受賞】

  51. 高橋茶子，安田宗樹: 平均場近似を用いた Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine の推定アルゴリズム，日本物理学会 第７１回年次大会 (2016年3月22日，東北学院大学)

  52. 大関真之，安田宗樹，一木輝久: 詳細釣り合いの破れを利用した確率勾配法，日本物理学会 第７１回年次大会 (2016年3月22日，東北学院大学)

  53. 安田宗樹: イベント企画：劣線形 ---ビッグデータ時代を切り開くキーワード，第15回科学技術フォーラム(FIT2016) (2016年9月7日，富山大学)

  54. 高橋茶子，安田宗樹: Mean field approach to Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machine，情報系Winter Festa episode 2 (2016年12月23日，学術総合センター)

  55. 坂田浩規，安田宗樹: パターン認識システムに対する高速なノイズ耐性検査手法，情報処理学会第７９回全国大会 (2017年3月17日，名古屋大学)

  56. 小堀美香，安田宗樹: 誤り教師データを含むデータセットを用いた統計的機械学習に関する研究，情報処理学会第７９回全国大会 (2017年3月17日，名古屋大学)

  57. 横山悠貴，安田宗樹: 多値表現の隠れ変数を持つ制限ボルツマンマシン，情報処理学会第７９回全国大会 (2017年3月17日，名古屋大学)

  58. 高橋茶子，安田宗樹: 深層ボルツマンマシンに対する高性能な平均場近似アルゴリズム，情報処理学会第７９回全国大会 (2017年3月17日，名古屋大学)
    【学生奨励賞受賞】

  59. 安田宗樹: レプリカ法を用いたクラス分類システムのノイズ耐性検査アルゴリズム，日本物理学会 2017年秋季大会 (2017年9月21日，岩手大学)

  60. 鈴木美香，安田宗樹: 誤ラベルを含むデータ集合を用いた統計的機械学習，情報処理学会第８０回全国大会 (2018年3月13日，早稲田大学)
    【学生奨励賞受賞】＋【大会優秀賞】

  61. 横山悠貴，安田宗樹: スパース化された隠れ変数を持つ制限ボルツマンマシン，情報処理学会第８０回全国大会 (2018年3月13日，早稲田大学)

  62. 高橋茶子，安田宗樹，田中和之: Improved Susceptibility Propagation と Diagonal Trick Method による適応 Thouless-Anderson-Palmer 方程式の導出，情報処理学会第８０回全国大会 (2018年3月13日，早稲田大学)

  63. 高橋茶子，安田宗樹，田中和之: 適応 Thouless-Anderson-Palmer 近似による勾配法を用いた制限ボルツマンマシンの学習，第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) (2018年11月5日，かでる2・7（北海道立道民活動センター）)

  64. 安田宗樹，小渕智之: レプリカ法を用いたボルツマンマシンに対する経験ベイズ推定，日本物理学会 第74回年次大会 (2019年3月17日，九州大学）

  65. Muneki Yasuda: Linear-Time Algorithm in Bayesian Image Denoising based on Gaussian Markov Random Field, International Workshop on Innovative Algorithms for Big Data (IABD2019) (Oct. 30, 2019, Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University, Japan)

  66. 勝亦利宗，安田宗樹: スパース中間層を持つ制限ボルツマンマシン分類器，情報処理学会第８２回全国大会 (2020年3月5日，金沢工業大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  67. 加藤航太，安田宗樹: 経験ベイズ法を用いた連続値ボルツマンマシンのハイパーパラメータ推定，情報処理学会第８２回全国大会 (2020年3月5日，金沢工業大学)【オンライン開催】

  68. 千田翼，安田宗樹: ニューラルネットワーク上の入出力逆問題と相互情報量の解析，情報処理学会第８２回全国大会 (2020年3月5日，金沢工業大学)【オンライン開催】

  69. 菅野友理，安田宗樹: 確率的極端学習機械による制限ボルツマンマシン分類器の多層化，情報処理学会第８２回全国大会 (2020年3月5日，金沢工業大学)【オンライン開催】

  70. 矯徳慧，安田宗樹: ノイズの相関構造を考慮した確率的画像処理，情報処理学会東北支部研究会 (2021年3月9日，山形大学)【オンライン開催】

  71. 前野陵介，安田宗樹: 深層ボルツマンマシンに対する統計力学的解析，日本物理学会 第76回年次大会 (2021年3月13日，東京大学)【オンライン開催】

  72. 関本快士，安田宗樹: 空間モンテカルロ積分法と焼なまし重点サンプリングを組み合わせた高性能サンプリング近似法，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月18日，大阪大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  73. 楊顕恩，安田宗樹: 不均衡回帰問題に対する重み付きバッチ正規化法の検証，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月18日，大阪大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  74. 菅野友理，安田宗樹: 非学習型確率層により多層化された制限ボルツマンマシン分類器の性能の検討，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月18日，大阪大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  75. 勝亦利宗，安田宗樹: 深層ボルツマンマシンにおける学習アルゴリズムの改良，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月18日，大阪大学)【オンライン開催】

  76. 門馬維紀，安田宗樹: マルコフ確率場と非局所パッチ法を組み合わせた画像補修アルゴリズム，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月18日，大阪大学)【オンライン開催】

  77. 葛原優樹，近藤栄太郎，豊田彩織，椎野俊秀，木暮貴政，安田宗樹: 眠りSCANを用いた寝姿勢推定システムの構築，情報処理学会 第83回全国大会 (2021年3月19日，大阪大学)【オンライン開催】

  78. 門馬維紀，安田宗樹: 階層型ガウシアンマルコフ確率場を用いた画像ノイズ除去，情報処理学会 第84回全国大会 (2022年3月5日，愛媛大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  79. 葛原優樹，浦田光佑，安田宗樹: 損失関数を基礎とした事前分布をもつベイジアンニューラルネットワーク，情報処理学会 第84回全国大会 (2022年3月5日，愛媛大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  80. 楊顕恩，安田宗樹: Cost Sensitive 学習に対する重み付きバッチ正規化と重み付き入力正規化，情報処理学会 第84回全国大会 (2022年3月5日，愛媛大学)【オンライン開催】

  81. 関本快士，安田宗樹: 一般化最小二乗法による合成空間モンテカルロ積分法，情報処理学会 第84回全国大会 (2022年3月5日，愛媛大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  82. 大高郁斗，安田宗樹: マルコフ確率場を用いたパンデミック・リスク予測，情報処理学会東北支部研究会 (2022年3月10日，山形大学)【オンライン開催】

  83. 池谷真弥，安田宗樹: 階層ガウス型マルコフ確率場を用いた画像補修，情報処理学会東北支部研究会 (2022年3月10日，山形大学)【オンライン開催】

  84. 田中佑典，安田宗樹: 制限ボルツマンマシンを用いたデータ前処理，情報処理学会東北支部研究会 (2022年3月10日，山形大学)【オンライン開催】

  85. 関本快士，安田宗樹: 一般化最小二乗法による合成空間モンテカルロ積分法，日本物理学会 第77回年次大会 (2022年3月15日，岡山大学)【オンライン開催】

  86. 前野陵介，安田宗樹: 制限ボルツマンマシンに対する統計力学的解析と学習への応用，日本物理学会 第77回年次大会 (2022年3月15日，岡山大学)【オンライン開催】

  87. 安田宗樹，高橋茶子: 周辺化 annealed importance sampling による自由エネルギー評価，日本物理学会 第77回年次大会 (2022年3月17日，岡山大学)【オンライン開催】

  88. 高橋良介，安田宗樹: 学習済みBERTクラス分類器からのクラス間相関構造の抽出，情報処理学会東北支部研究会 (2023年2月18日，山形大学)【オンライン開催】

  89. 熊中仁，安田宗樹: 制限ボルツマンマシンを用いた特徴量抽出と特徴重要度分析，情報処理学会東北支部研究会 (2023年2月18日，山形大学)【オンライン開催】

  90. 関本快士，安田宗樹: 制限ボルツマンマシンを用いた欠損のあるデータ集合の学習，情報処理学会 第85回全国大会 (2023年3月3日，電気通信大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  91. 石岡龍佑，安田宗樹: 最適化問題における統計的揺らぎの分析，情報処理学会 第85回全国大会 (2023年3月3日，電気通信大学)【オンライン開催】

  92. 高橋隼汰，安田宗樹: 経験ベイズ法の統計力学的解析の一般化と性能検証，情報処理学会 第85回全国大会 (2023年3月4日，電気通信大学)【オンライン開催】
    【学生奨励賞受賞】

  93. 高橋茶子，吉田光男，安田宗樹: 多次元混合ガウス分布を用いたTwitterユーザ集団の偏り測定，2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）(2023年6月8日，熊本城ホール)

  94. 松川岬矢，安田宗樹: 制限ボルツマンマシンとt-SNEを用いた特徴抽出器，情報処理学会東北支部研究会 (2024年2月17日，山形大学)【オンライン開催】

  95. 石沢怜，安田宗樹: 深層ボルツマンマシン分類器に対する高性能学習法，情報処理学会東北支部研究会 (2024年2月17日，山形大学)【オンライン開催】

  96. 栗林諒，安田宗樹: 多層構造学習モデルの中間層に対する情報理論的分析，情報処理学会東北支部研究会 (2024年2月17日，山形大学)【オンライン開催】

  97. 佐藤憧，安田宗樹: 異なるノイズ分散をもつ複数劣化画像からの画像修復，情報処理学会東北支部研究会 (2024年2月17日，山形大学)【オンライン開催】

  98. 浦田光佑，安田宗樹: KLIEPを用いた相対密度比推定，情報処理学会東北支部研究会 (2024年2月17日，山形大学)【オンライン開催】

  99. 高橋隼汰，安田宗樹: ベイジアンネットワーク型診断システムに対する高効率学習法，情報処理学会 第86回全国大会 (2024年3月15日，神奈川大学)
    【学生奨励賞受賞】

  100. 芳賀友紀，関本快士，安田宗樹: TV正則化型相互作用をもつマルコフ確率場モデルの提案，情報処理学会 第86回全国大会 (2024年3月15日，神奈川大学)

  101. 石岡龍佑，関本快士，安田宗樹: 階層ベイズ学習に基づく組み合わせ最適化問題の統計的分析，情報処理学会 第86回全国大会 (2024年3月16日，神奈川大学)

  102. 渡部直生，酒井佳奈子，土谷千加夫，安田宗樹: ハフ変換とグラフィカルモデルを用いた車線推定，情報処理学会 第86回全国大会 (2024年3月16日，神奈川大学)
    【学生奨励賞受賞】

  103. 関本快士，安田宗樹: ガウシアン・ベルヌーイ制限ボルツマンマシンにおける不完全データ学習の改良，第23回情報科学技術フォーラム (FIT2024) (2024年9月4日，広島工業大学)

  104. 関本快士，安田宗樹: 制限ボルツマンマシン上の高性能な最大周辺確率推定，第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024) (2024年11月6日，ソニックシティ(さいたま))

  105. 栗林諒，関本快士，安田宗樹: 学習モデルの情報理論的分析に基づく学習早期終了タイミングの検知，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月13日，立命館大学)
    【学生奨励賞受賞】＋【大会優秀賞】

  106. 村山肇，近藤栄太郎，豊田彩織，木暮貴政，安田宗樹: 統計的機械学習を用いたベッド上寝位置推定，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月14日，立命館大学)

  107. 石沢怜，関本快士，安田宗樹: ガウス中間層をもつ4層深層ボルツマンマシン分類器，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月15日，立命館大学)
    【学生奨励賞受賞】

  108. 佐藤憧，安田宗樹: 異なるノイズ強度をもつ複数信号からのベイジアンノイズ除去，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月15日，立命館大学)

  109. 多原勇太朗，関本快士，柚木崎航平，浅倉聡，安田宗樹: ヨウ素生産効率向上のための地下水流入量予測モデルの検討，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月15日，立命館大学)
    【学生奨励賞受賞】

  110. 芳賀友紀，安田宗樹: Log-cosh 平滑化項を持つマルコフ確率場，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月15日，立命館大学)
    【学生奨励賞受賞】

  111. 渡部直生，関本快士，安田宗樹: ロバスト推定のためのRANSAC型の確率的モデリング，情報処理学会 第87回全国大会 (2025年3月15日，立命館大学)
    【学生奨励賞受賞】

招待講演・依頼セミナー
  1. 安田宗樹，田中和之: Bethe近似と線形応答近似を用いたボルツマンマシンの学習, 科研費特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」平成19年度研究成果発表会 (2007年12月17日-20日, メルパルク京都)

  2. 安田宗樹: 統計的近似理論を用いたボルツマンマシンの近似学習則, 東京工業大学大学院情報理工学研究科 杉山研究室 講演会 (2008年5月19日, 杉山研＠東工大)

  3. 安田宗樹: 確率的ニューラルネットワークの相関等式を用いた決定論的学習法, 応用数学連携フォーラム第8回ワークショップ「数学と脳科学」(2009年5月22日, 学際科学国際高等研究センター大セミナー室＠東北大)

  4. 安田宗樹: 相関等式を用いた決定論的学習アルゴリズム, 科研費特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」研究会「情報統計力学の広がり：量子・画像・そして展開」(2009年5月6日-7日, 百年記念会館＠北海道大学)

  5. 安田宗樹: 線形応答関係からの適応ＴＡＰ方程式の解釈 ～逆問題から得られる新たな視点～, 駒場情報統計物理セミナー (2009年11月19日, 福島研＠東大)

  6. 安田宗樹，田中和之: 適応TAP方程式の摂動近似としての解釈, 科研費特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」平成21年度研究成果発表会 (2009年12月21日-23日, 東京工業大学デジタル多目的ホール)

  7. Muneki Yasuda: Approximate learning algorithm in Boltzmann machines using the Bethe approximation and the linear response relation, seminar in Institute for Advanced Study (March 10, 2010, Princeton, USA)

  8. Muneki Yasuda: Approach to inverse problem using advanced mean-field methods, International Meeting on Inference, Computation, and Spin Glasses 2010 (ICSG2010) (March 17, 2010, Campus Plaza, Kyoto)

  9. 安田宗樹: テスト項目間の相関をもった項目応答理論，応用統計計量ワークショップ (2012年5月31日, 文科系総合研究棟10階＠東北大)

  10. 安田宗樹: 統計的機械学習理論 ― データ発生のメカニズムの発見，東北大学 情報科学研究科　平成24年度研究科シンポジウム　実世界ビッグデータへの情報科学の挑戦 (2012年4月26日，川内萩ホール，東北大学)

  11. Muneki Yasuda: Advanced Susceptibility Propagation, Information processing in complex systems with applications to traffic forecasting (June 12, 2012, INRIA, Paris)

  12. 安田宗樹: Restricted Boltzmann machine for deep learning, FIRST テーマワークショップ「Deep Learning and Restricted Boltzmann Machines」 (2013年3月18日, 生産技術研究所＠東大)

  13. 安田宗樹: 確率的ディープラーニング入門，第97回 音声言語情報処理研究会　(2013年7月25日-27日，遠刈田温泉 壮鳳，宮城県)

  14. Muneki Yasuda: An Generalization of Improved Susceptibility Propagation, ELC International Meeting on ''Inference, Computation, and Spin Glasses'' (ICSG2013) (July 28-30, 2013, Hokkaido Univ., Japan)

  15. 安田宗樹: 確率的ディープラーニングの初歩，名古屋大学情報科学研究科セミナー　(2013年8月23日，名古屋大学)

  16. 安田宗樹: 確率的モデリングと機械学習，ヒューマンインフォメーション研究会　(2013年12月6日，沖縄産業支援センター)

  17. 安田宗樹，片岡駿，田中和之: 機械学習を利用した欠損データの統計的補完法　～画像処理と交通流を通して～，「多様なセンサー情報を融合した道路交通流のナウキャストとフォアキャスト」最終ワークショップ　(2014年3月6日，仙台 秋保温泉佐勘)

  18. Muneki Yasuda: Composite Likelihood Estimation for Inverse Ising Problem, Workshop on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2014) (March 10, 2014, Kyoto Univ., Japan)

  19. 安田宗樹: ディープラーニングの話し, 茨城大学工学部知能システム工学科セミナー　(2014年5月16日，茨城大学)

  20. 安田宗樹: マルコフ確率場の空間的情報を用いたモンテカルロ積分法，情報数物研究会　(2014年5月30日，東北大学)

  21. 安田宗樹: データ生成モデルからのアプローチ ～統計的機械学習理論と深層学習～，複雑ネットワーク・サマースクール2014　(2014年8月19日，東北大学)

  22. 安田宗樹: 統計的機械学習・ディープラーニングの基礎とデータサイエンスへの応用，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2014年10月29日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  23. 安田宗樹: ディープラーニングの基礎と活用のポイントおよび人工知能の最新技術，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2015年7月02日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  24. 安田宗樹: ディープボルツマンマシン入門，電子情報通信学会北陸支部講演会　(2015年9月7日，金沢大学 自然科学本館 レクチャーホール)

  25. 安田宗樹: 深層ボルツマン入門, マルコフ確率場モデリングの数理と応用 ～高次元ビッグデータサイエンスの視点から～ (Tutorial of Markov Random Field Modeling 2015) (2015年11月12日, 早稲田大学)

  26. 安田宗樹: 確率的深層学習の基礎数理－深層ボルツマンマシンの真相に迫る－，情報数物研究会（兼　通研講演会） (2016年1月25日, 東北大学)

  27. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と実践－データサイエンスの今，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2016年3月23日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  28. Muneki Yasuda: Effective Learning Algorithms for Boltzmann Machines, Probabilistic Graphical Model Workshop: Sparsity, Structure and High-dimensionality (March 24, 2016, Tokyo, Japan)

  29. 安田宗樹：制限ボルツマンマシン－深層学習の足場，情報数理工学セミナー　(2016年4月22日，電気通信大学)

  30. Muneki Yasuda: Approximate techniques for Boltzmann machines, The fifth International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT2016) (August 8, 2016, National Graduate Institute for Policy Studies , Japan)

  31. 安田宗樹：ディープラーニングとは何か？，ネットワークが創発する知能研究会　(2016年9月1日，日本大学駿河台キャンパス)

  32. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎知識－最新の人工知能のタネ明かし，株式会社情報機構セミナー　(2016年9月23日，東京大井町きゅりあん)

  33. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と実践－DNNとCNNの仕組みと実践例，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2016年11月2日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  34. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎知識，パラマウントベッド株式会社　講演会　(2016年12月21日，パラマウントベッド株式会社本社)

  35. Muneki Yasuda: Relationship between pre-training and maximum likelihood estimation in deep Boltzmann machines, Workshop on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2017), (Feb. 8-9, 2017, Sendai, Japan)

  36. 安田宗樹：ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ，株式会社トリケップスセミナー　(2017年3月13日，オームビル＠東京)

  37. 安田宗樹：統計的機械学習理論とボルツマン機械学習，情報・データ科学との連携・融合による物性物理・量子化学の新展開　(2017年3月22日，理化学研究所計算科学研究機構)

  38. 安田宗樹：ディープラーニングの勘どころ～基礎及び活用のための実践知識～，株式会社情報機構セミナー　(2017年5月25日，タワーホール船堀＠東京)

  39. 安田宗樹：深層学習 ～最新の人工知能の設計技術～，第45回北陸信越地区素粒子論グループ合宿　(2017年6月23日-25日，石川県立白山青年の家)

  40. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と実践的な最新技術：パラメータチューニングの具体的な方法，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2017年6月29日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  41. 安田宗樹：ディープラーニングが拓く現代型の人工知能，米沢電機工業会　産学交流夏季セミナー　(2017年8月25日，伝国の杜＠米沢)

  42. 安田宗樹：ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ，株式会社トリケップスセミナー　(2018年1月22日，オームビル＠東京)

  43. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎概念と実践技術，株式会社R&D支援センターセミナー　(2018年2月22日，江東区文化センター＠東京)

  44. 安田宗樹：ディープラーニング（深層学習）の正体とこれから触れ合うための知識の習得，サイエンス＆テクノロジーセミナー　(2018年3月27日，大田区産業プラザ（PiO）＠東京)

  45. 安田宗樹：ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ，株式会社トリケップスセミナー　(2018年5月24日，オームビル＠東京)

  46. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2018年6月19日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  47. 安田宗樹：統計的機械学習，第37回日本医用画像工学会大会　(2018年7月27日，筑波大学)

  48. 安田宗樹：人と機械のデータサイエンス，第54回日本眼光学学会総会　(2018年9月8日，朱鷺メッセ＠新潟)

  49. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎と人工知能への応用，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2018年12月10日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  50. 安田宗樹：ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ，株式会社トリケップスセミナー　(2018年12月11日，オームビル＠東京)

  51. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎の考え方と実践のコツ～最新の人工知能技術の本質と実践法を理解する～，株式会社R&D支援センターセミナー　(2019年2月20日，商工情報センター（カメリアプラザ）＠東京)

  52. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～，株式会社トリケップスセミナー　(2019年3月25日，オームビル＠東京)

  53. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎概念と実践のための具体的技術，株式会社トリケップスセミナー　(2019年5月30日，オームビル＠東京)

  54. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とデータ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2019年6月11日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  55. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～，株式会社トリケップスセミナー　(2019年7月24日，オームビル＠東京)

  56. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎数理と実践のための基礎技術，太陽観測データにおける特徴検出ワークショップ2019　(2019年9月17日，関西学院大学)

  57. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎概念と実践のための具体的技術，株式会社トリケップスセミナー　(2019年9月27日，オームビル＠東京)

  58. 安田宗樹：【SE・プロマネのための!!】ディープラーニング再入門講座，ソフト・リサーチ・センター(SRC)セミナー　(2019年10月10日，ホテルサンルートプラザ新宿)

  59. 安田宗樹：ディープラーニングの 基礎理解と概念、仕組みと設計、実践技術，サイエンス＆テクノロジーセミナー　(2019年10月23日，東京大井町きゅりあん)

  60. Muneki Yasuda: Empirical Bayes method for Boltzmann machines, Workshop on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2019), (Oct. 27-28, 2019, Sendai, Japan)

  61. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と実践的な最新アルゴリズム および運用のポイント，株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2019年11月6日，日本テクノセンター研修室＠東京)

  62. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～，株式会社トリケップスセミナー　(2019年11月27日，オームビル＠東京)

  63. 安田宗樹：ディープラーニング入門講座：ディープラーニングの考え方と重要な基礎技術紹介，株式会社トリケップスセミナー　(2020年1月16日，ちよだプラットフォームスクエア＠東京)

  64. 安田宗樹：【SE・プロマネのための!!】ディープラーニング再入門講座：ディープラーニングの考え方と重要な基礎技術紹介，ソフト・リサーチ・センター(SRC)セミナー　(2020年2月20日，ホテルサンルートプラザ新宿)

  65. 安田宗樹：ボルツマンマシンのグラフマイニングへの応用，電子情報通信学会総合大会（チュートリアルセッション：データ科学への統計物理からのアプローチ）　(2020年3月17日，広島大学)【コロナウィルスの影響により現地開催中止】

  66. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～，株式会社トリケップスセミナー　(2020年3月25日，オームビル＠東京)

  67. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび実践的最新技術：過学習と正則化法、転移学習, 株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2020年7月21日，オンラインセミナー)

  68. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～，株式会社トリケップスセミナー　(2020年8月26日，オンラインセミナー)

  69. 安田宗樹：AIとの向き合い方 ～データサイエンス、そして、AIのセンス，山形経済同友会10月例会　(2020年10月7日，山形グランドホテル)
    【報道：山形テレビ (10/7)、山形新聞 (10/8)】

  70. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデル・統計的機械学習の基礎とその応用 ～データ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用～, 株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2020年11月25日，オンラインセミナー)

  71. 安田宗樹：機械学習から、統計的機械学習へ ～確率的グラフィカルモデルの基礎と応用、そして、統計的人工知能へ～, 株式会社トリケップスセミナー　(2021年2月4日，オンラインセミナー)

  72. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用　～データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用～, CMCリサーチセミナー　(2021年3月26日，オンラインセミナー)

  73. 安田宗樹：ディープラーニング再入門講座，ソフト・リサーチ・センター(SRC)セミナー　(2021年5月25日，オンラインセミナー)

  74. 安田宗樹：機械学習から、統計的機械学習へ ～確率的グラフィカルモデルの基礎と応用、そして、統計的人工知能へ～, 株式会社トリケップスセミナー　(2021年6月11日，オンラインセミナー)

  75. 安田宗樹：ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび最新技術と実践のポイント：正則化、転移学習、ＧＡＮと実装, 株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2021年7月15日，オンラインセミナー)

  76. 安田宗樹：統計的機械学習モデルの基礎 ～グラフィカルモデルの全容とデータサイエンスへの応用～, サイエンス＆テクノロジーセミナー　(2021年10月27日，オンラインセミナー)

  77. 安田宗樹：機械学習から統計的機械学習へ ～グラフィカルモデルとデータサイエンス～, 株式会社情報機構セミナー　(2021年12月16日，オンラインセミナー)

  78. 安田宗樹：確率的グラフィカルモデルの基礎とデータサイエンスへの応用 ～統計的機械学習の目的とメリット、ベイズ推定とマルコフ確率場、データ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用～, 株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2022年1月27日，オンラインセミナー)

  79. 安田宗樹：統計的機械学習の理論とうま味 ～グラフィカルモデルのデータサイエンス～, 株式会社情報機構セミナー　(2022年6月16日，オンラインセミナー)

  80. 安田宗樹：統計を使うと何かイイコトあるの？ ～統計的機械学習の神髄～, 新潟大学若手データサイエンティストコロキウム2023　(2023年1月25日，新潟大学)

  81. 安田宗樹：グラフィカルモデルとスパースモデリングの基礎と活用法, 株式会社日本テクノセンター(JTC)セミナー　(2023年3月29日，オンラインセミナー)

  82. 安田宗樹：ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 ～グラフィカルモデルとデータサイエンスへの応用～, 株式会社トリケップスセミナー　(2023年6月1日，オンラインセミナー)

  83. 安田宗樹：ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 ～グラフィカルモデルとデータサイエンスへの応用～, 株式会社トリケップスセミナー　(2023年10月19日，オンラインセミナー)

  84. 安田宗樹：AIの勘所：AIをどう考えて利用するべきか, 米沢ものづくり振興協議会・人材育成セミナー　(2024年1月12日，山形大学有機エレクトロニクスイノベーションセンター)

  85. 安田宗樹：悪環境下における機械学習, 2023年度太陽研連シンポジウム　(2024年2月21日，国立天文台)

  86. 安田宗樹：ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 ～グラフィカルモデルとデータサイエンスへの応用～, 株式会社情報機構セミナー　(2024年2月28日，オンラインセミナー)

  87. 安田宗樹：ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 ～グラフィカルモデルとデータサイエンスへの応用～, 株式会社テックデザインセミナー　(2024年3月28日，オンラインセミナー)

  88. 安田宗樹：ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 ～グラフィカルモデルとデータサイエンスへの応用～, 株式会社トリケップスセミナー　(2024年5月23日，オンラインセミナー)

  89. 安田宗樹：山形大学における工学系AIデザイン研究と人材育成, 第18回寒河江市産学官連携交流会　(2024年9月19日，寒河江市技術交流プラザ)
    【報道：山形新聞 (9/20)】

  90. 安田宗樹：山形大学における工学系AIデザイン研究と人材育成, ITCみやぎ・SAAJ東北・JISTA東北 ワークショップ2024　(2024年10月19日，事業構想大学院大学　仙台校)

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