1 スパースモデリングの基礎と応用例
1.1 スパースモデリングとは
1.2 スパースモデリングの応用例
1.2.1 MRI画像への応用事例
1.2.2 ブラックホル撮像への応用事例
1.2.3 マテリアルズインフォマティクスへの応用事例
2 Lassoの基礎知識
2.1 L0ノルム、L1ノルムのポイントと留意点
2.2 Lassoとは
2.3 Lassoの最小化アルゴリズムについて
2.4 Lassoハンズオン（Python）
2.4.1 スパース回帰分析
2.4.2 テーブルデータに対する変数選択
2.4.3 実データにLassoを適用するときのTips
2.5 Generalized Lassoとその応用例
2.5.1 時系列データへの応用
2.5.2 画像データへの応用
3 辞書学習の基礎知識
3.1 行列分解とは
3.2 非負値行列分解
3.3 K-SVDアルゴリズム
3.4 辞書学習ハンズオン（Python）
3.4.1 画像の異常検知
3.4.2 ハイパースペクトル画像に対する辞書学習の適用