2022年度「世界モデルと知能」
受講生募集
(※募集締切済み)
【講座概要】
世界モデルとは、エージェントを取り巻く環境のモデルを、観測から学習によって獲得する枠組みを指します。世界モデルは深層学習の領域で近年急速に研究が進められており、今後の人工知能の鍵となるトピックとして注目されています。本講座では、世界モデルを軸に最新の深層学習技術について身につけることを目指した講義を行います。
本講座は、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、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。
また本講座は「世界モデル・シミュレータ寄付講座」における活動の一環として開設されました。
【募集概要】
■ 募集対象
「深層学習」や「Deep Learning基礎講座」などを修了した学生、及びそれ相応のスキルを持った学生(東京大学以外の学生も受講可能です)
■ 募集人数
100人前後
■ 募集・選考日程
募集開始 10月5日(水)
募集締切 10月17日(月)AM 10:00 ※理由を問わず、締め切りを過ぎたものは受け付けません。
選考結果 10月27日(木)19:00までに、結果を問わずメールでご連絡します。
【講義日程と内容】
通常回は原則毎週水曜日 18:45~20:45
(特別回は曜日が固定ではありません)
※日程や内容は変更になることがあります。
※一部講義回では、上記時間外や水曜日以外で開催されます。ご注意ください。
第1回 |
11月2日(水) |
世界モデル概論
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第2回 |
11月9日(水) |
生成モデル基礎 |
第3回 |
11月16日(水) |
深層生成モデル・VAE |
第4回 |
11月21日(月) |
シミュレーションとコンピュータグラフィックス |
第5回 |
11月30日(水) |
強化学習基礎 |
第6回 |
12月7日(水) |
制御モデルとモデルベース強化学習 |
第7回 |
12月14日(水) |
深層生成モデルによる時空間モデル化 |
第8回 |
12月28日(水) |
世界モデルとシーン理解 |
第9回 |
1月4日(水) |
自己教師あり学習と世界モデル |
第10回 |
1月11日(水) |
Transformerと世界モデル |
第11回 |
1月18日(水)
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世界モデルによる知能の実現に向けて |
特別回(株式会社スクウェア・エニックス・AI&アーツ・アルケミー) |
11月24日(木) |
シミュレータの作成について |
特別回(ソニーグループ株式会社/株式会社ソニーAI) |
12月16日(金) |
リアルワールドに近いエッジAIの技術の紹介 |
特別回(日本電気株式会社) |
12月21日(水) |
AIの社会実装を加速する画像認識(少データ学習)
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特別回(Shane Gu / Google AI, Brain Team) |
1月16日(月)
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言語と画像と制御における“基礎“生成モデル
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最終課題締め切り |
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最終課題発表会 |
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【「2021年度 世界モデルと知能」からのアップデート内容】
・世界モデルの前提となる基礎知識を学べるように「生成モデル基礎」「シミュレーションとコンピュータグラフィクス」を追加しました.
・世界モデルに関する先進的な内容を網羅的に学べるように「自己教師あり学習とTransformer」の講義回を「Transformerと世界モデル」「自己教師あり学習と世界モデル」に増やしました.
・最終課題のためのグループを早めに決定する形にして,最終課題に長期間取り組めるように変更しました(詳細は講義初回でご連絡します).
Q:「世界モデルと知能」の受講を検討しているのですが、「深層生成モデル」との相違点を教えてください。
A: 世界モデルと知能は、世界モデルについて基礎から発展的な内容までを網羅的に学ぶことを目的としています。
世界モデルについて学ぶためには深層生成モデル(特にVAE)について理解しておく必要があるため、最初の数回(2~3回)はサマースクール深層生成モデルと重複した内容が含まれています。
4回以降は強化学習の基礎やシミュレータの基礎など、深層生成モデルでは扱っていない内容を学び、その後の世界モデルの各手法の説明についても、深層生成モデルよりも具体的に扱い、演習を通じて各手法をしっかり学ぶことができます。
【「2021年度 世界モデルと知能」受講生の声】
- 「世界モデルについてぼんやりとしたイメージしか持てていなかったのですが、具体的にイメージができるようになった。」
- 「世界モデルは、生成モデルや強化学習、時系列など手法を組み合わせたものである性質上、その背景にあるものの理解や整理に役に立ちました。 また、演習のおかげで、世界モデルについての概要だけでなく、実際のプログラムから層の構造や接続部分を見ることができたので、細かなところまで理解出来ました。 」
- 「まだまだこれからも根底からこの分野の知見が一新し続けていくのだろうということをかなり具体的な実感をもって得ることができました。松尾先生がおっしゃられていたとおり、特徴量の抽出や時間の取扱い含め、すべて当たり前に考えてしまう固定観念を外しながら研究していこうと思いました。」
- 「通常会では、近年の世界モデル研究について、興味のあった分野はもちろん、自分が意識していなかった分野までその意義や研究事例をキャッチアップできました。特別回ではAIが社会において解決すべき問題やその成果、今後の課題を知ることができました。」
- 「講義と対談では得られるものにかなり差異があると感じました。対談だからこそ出てくる話というのがこんなにもあるんだなと驚いた次第です。今後もこのような対談を企画していただけたら嬉しく思います。」(講義最終回で開催した対談について)
講師
松尾 豊
大学院工学系研究科
松尾研究室
岩澤 有祐
大学院工学系研究科
松尾研究室
鈴木 雅大
大学院工学系研究科
松尾研究室
Shane Gu (顧世翔)
山川 宏
大学院工学系研究科
松尾研究室
松嶋 達也
大学院工学系研究科
松尾研究室
講師(寄付企業)
三宅 陽一郎
・AI&アーツ・アルケミー
取締役CTO
森 友亮
・AI&アーツ・アルケミー
AIリサーチャー
光藤 祐基
R&Dセンター
統括部長 / Distinguished Engineer
妹尾 卓磨
AI Engineer
寺尾 真
ビジュアルインテリジェンス研究所
主任研究員
大山 博之
データサイエンス研究所主任研究員
運営
大牧 信介
河合 真里
特任専門職員
津島 緑
特任専門職員
ティーチングアシスタント(TA)
越智 三枝子
医学部
野辺 宣翔
市川 大樹
情報科学部 情報工学科
大島 佑太
工学部システム創成学科
募集要項
- 本セミナーは,ライブ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18:45〜20:45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(中学生〜大学院生.東京大学以外の学生も受講可能です)
(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
- 現役の学生であること
- 深層学習/Deep Learningの基礎知識を備え,基礎的な実装が自身でできること
- 毎回の講義を確実に視聴できること
- 課題に取り組む時間を十分に作れること
- 最終課題に取り組む意欲があること
- 応募フォーム内にある設問、略歴、応募動機に回答できること
留意事項・お知らせ
- 本セミナーには最終課題があります.各講義と最終課題の提出物を提出し基準以上の評価を得ることで修了となります.最終課題に取り組む時間を十分に用意してください.
- 最終課題の問題は「講義(と演習)で扱った内容を発展させたプロジェクトを計画・実験し,結果とともに報告してください」を予定しています.
- 最終課題は基本受講生の間でグループを組んで取り組んでいただきます.グループは12月半ばごろに決定予定で,決め方などは講義の中で説明します.