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2016年度 先端人工知能論 II （東京大学大学院講義）
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。先端人工知能論 IIでは、Deep Learningの基礎的な知識とモデルを構築する能力を持つ者を対象に、より実践的な研究開発能力を身につけることを目的としたプロジェクト形式の授業を提供します。「Practice makes perfect」の考え方に基づき、演習を通した技術の習得を目指します。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、本題に集中して学習できます（ iLectの詳細は こちら）。「深層学習」（機械学習プロフェッショナルシリーズ）を教科書として使うので、受講者は準備の上講座に臨んで下さい。
- 日時：火曜 ４限（14:55 〜 16:40）
- 場所：工学部２号館 ２２３講義室
- 対象：東京大学大学院生（注意：演習システムの制限により、受講者は５０人程度となる予定です。）
目次
（講義内容は調整中で、変更される可能性が大いにあります)
| date | title | contents | |
|---|---|---|---|
| 1. | 2016/10/ 4 | Introduction/Guidance | 春学期まとめと秋学期の説明、チーム開発と注意点（概要）、講義全体像と注意事項など |
| 2. | 2016/10/11 | 高度な画像認識 | 学習済みネットワークの再利用、転移学習、Fine-Tuning、VGG、Caffe入門 |
| 3. | 2016/10/18 | Deep Learning と大規模データ | HPC, GPU, Profilers, Database and Deep Learning |
| 4. | 2016/10/25 | 強化学習(DQN) | 強化学習, 方策と価値関数,Q Learning, DQN |
| 5. | 2016/11/ 1 | Team開発とプロジェクト | チーム開発、Gitとワークフロー、プロジェクト管理 |
| 6. | 2016/11/15 | チーム紹介 | プロジェクト概要発表、チーム紹介 |
| 7. | 2016/11/22 | 高度な画像認識 2 | Region proposal, Semantic segmentation, Fast/Faster RCNN, Deconvolution, FCN |
| ※2016/11/29 | （休講） | ||
| 8. | 2016/12/ 6 | 強化学習(DQN)2 | アドバンスドトピック, Reinforcement Learning, A3C |
| 9. | 2016/12/13 | WebとDeep Learning | Knowledge Representation, DeepWalk, Knowledge Graph |
| 10. | 2016/12/20 | 集中開発回 | |
| 11. | 2017/ 1/10(日程が変更になりました） | 中間発表 | |
| 12. | 2017/ 1/21 | 最終報告会 |