深層生成モデル スプリングセミナー
概要
本講座では、東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾研究室が全面的に演習コンテンツを監修・作成しています。実践的な演習を通して、効率的に学習を進め、手を動かしながら技術を深く理解し、幅広いトピックを網羅します。
1受講者 – 1GPUサーバ
全ての受講者に一人一台の独立した仮想GPUサーバが割り当てられます.受講中は他の受講者の影響を受けることなく学習を進めることができます。
ブラウザのみ必要
必要なものはWebブラウザのみです。ブラウザを通じてGPUを利用したPythonプログラミングが可能な開発環境「iLect.net」が提供されます。クリック操作のみで演習を開始することができます。
構築済み環境
必要な全てのDeep Learning・機械学習ライブラリがインストールされ、構築済みの環境が配布されますので、すぐに学習を開始し本題に集中して取り組むことが可能です。
演習中心で効率良く短期習得
本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて,演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。
モデルの学習
Deep Learning技術では、モデルが学習する様子を観測しながらパラメータを調整することで、アプリケーションに応じたパフォーマンスの最大化を図ることが非常に重要です。この一連の流れを全ての演習で経験することで、重要な要素を身につけられます。
松尾研究室がコンテンツ作成
実践型のデータサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を4年以上公開運営し、のべ千人以上の人材を育成してきた東京大学松尾研究室がコンテンツを監修・開発しました。
コンテンツ
第1回深層生成モデル概要・VAE
深層生成モデルとは,潜在変数モデルとVAE,VAEと表現学習,VAEの応用・発展
第2回暗黙的な深層生成モデルとGAN
暗黙的な深層生成モデル,GAN,GANの諸問題と種類,GANの応用・発展
第3回様々な深層生成モデル
VAE以外の明示的な深層生成モデル,自己回帰モデル,フローベースモデル,エネルギーベースモデル
第4回深層生成モデルの発展と世界モデル
世界モデルの概要,世界モデルと深層生成モデル
※ 授業コンテンツに関しては、変更する可能性がございます。ご了承下さい。
企画・運営・講師
日程
募集開始 | 2020/3/4(水) |
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募集締切 | 2020/3/10(火)12:00(正午) |
選考結果 | 2020/3/11(水)予定 |
第1回 | 2020/3/17(火)13:00 ~ 14:45 |
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第2回 | 2020/3/24(火)13:00 ~ 14:45 |
第3回 | 2020/3/27(金)13:00 ~ 14:45 |
第4回 | 2020/3/31(火)13:00 ~ 14:45 |
募集要項
- 本セミナーは、配信される講義映像を、各人が自宅等で視聴・演習していただく形式です。
- 各講義日の13:00〜14:45にライブ配信します。ライブ配信では、リアルタイムに質問を受け付けます。
- ライブに参加できない方、復習をしたい方向けに、録画映像も配信します。
(ライブ、録画、どちらの参加方法でも結構です。) - ライブ・録画配信への参加方法など詳細については、受講が決定された方にご連絡いたします。
- 対象:学生
(本講座は公開講座であり、大学から単位は出ません) - 受講料はかかりません。
参加条件
- 深層学習/Deep Learning基礎講座またはこれと同等レベルの講座を修了していること。もしくは、日本ディープラーニング協会の定めるE資格を保持していること
- 毎回の講義を確実に視聴できること
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