2016年度「Deep Learning基礎講座」(公開講義)

AAI-2016

Deep Learningや最新の人工知能技術について学びませんか?

Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上し、ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています。これからの社会では、どんな産業でどんな業種に携わるとしても、人工知能技術の影響を受けることになるでしょう。Deep Learning JPでは、そのような人工知能技術が重要な役割を果たす社会の到来に備え、以下の活動を行っています。

Deep Learning JPでは、いくつかの講義から構成される教育プログラムを提供します。

Deep Learning基礎講座(自主講義)

MLP・ニューラルネットワークの基礎から始まり、徐々にDeep Learningの核心的技術や最新トピックが学べるように設計された、高度なプログラムを提供します。「Practice makes perfect」の考えに基き、演習を通じての技術習得を目指します。演習では、ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な開発環境「ilect.net」を提供しており、前提知識やGPU開発環境など多くの要素を必要とするDeep Learning技術の学習においても、本題のみに集中して学習できまるように講義を設計しています(ilectの詳細はこちら)。教科書として「深層学習」(機械学習プロフェッショナルシリーズ)を利用しますので受講者は必ず用意して受講に臨んでください。

  • 日時:毎週水曜日16:50〜18:35(5限)
  • 場所:東京大学工学部2号館・3号館
  • 参加申し込みページ (締め切り:10月17日正午)
  • 自主講義であり、大学からは単位が出ません

メンバー

Yutaka Matsuo

Associate Prof.

 

Kotaro Nakayama

Assistant Prof.

 

Kazuya Kawakami

Technical Lecturer

 

Masahiro Suzuki

Technical Lecturer

 

Yusuke Sugomori

Guest Lecturer

 

目次(仮)

(内容は調整中で、変更される可能性が高いです)

  1. Introduction
    内容:Deep Learningとは、人工知能技術の歴史、社会への影響/講義全体像と注意事項など
    日付:2016/10/19
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  2. Machine Learning 1
    内容:Machine Learning, k-NN, Logistic Regression/ Training, Testing
    日付:2016/10/26
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  3. Machine Learning 2
    内容:Numpy,Scipy, Scikit-learnを利用した機械学習/Numpy Idioms/高度な行列操作、スライシング
    日付:2016/11/ 2
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  4. Perception+Feed Forward Network, Gradient Descent
    内容:ニューラルネットワークの基礎
    日付:2016/11/ 9
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  5. Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Optimizers
    内容:Theano基礎/Optimizers
    日付:2016/11/16
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  6. Autoencoders
    内容:denoising Autoencoder, SdA
    日付:2016/11/30
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  7. Convolutional Neural Networks(CNN)
    内容:CNN基礎
    日付:2016/12/ 7
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  8. Convolutional Neural Networks(CNN) 2
    内容:CNN応用
    日付:2016/12/14
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  9. 生成モデル
    内容:RBM,VAEなど
    日付:2016/12/21
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  10. Recurrent Neural Networks(RNN)
    内容:系列データの扱い
    日付:2017/ 1/11
    場所:工学部2号館1階212号講義室
  11. Deep Learning and Language Models
    内容:Word Embedding,LSTM,Language Models
    日付:2017/ 1/18
    場所:工学部3号館3階33号講義室   ※会場が変更になっておりますのでご注意ください
  12. 最終報告会
    内容:プロジェクト発表
    日付:2017/ 1/21