Deep Learning基礎講座

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お知らせ

  • 4/5(月)ー外部受講生の募集は締め切りました。受講可否のメールは、4/8(木)12時までにお送りします。
  • 東大生はUTASに記載のリンクから応募可能ですので、引き続きお待ちしております。UTAS・ITC-LMSの「深層学習」をご参照ください。
  • 4/8(木)ー受講可否のメールをお送りしました。
    届いていない方はまず迷惑メールボックスをご確認ください。それでも未着の場合、登録時のアドレスが誤りだった可能性があります。最下部のフォームからご連絡ください。

東京大学の大学院生で履修登録を希望する方は、

・UTASからの履修登録
UTAS記載のFormからの申込(Google Form)

の両方を、必ずおこなってください。

このページからの申し込みは、松尾研究室側で受講生を把握するためのものであり、
大学の履修登録とは連動していません。

忘れずにUTASからの履修登録をお願いいたします。

2021年度「深層学習 / Deep Learning基礎講座」

受講生募集

【講座概要】

「Deep Learning基礎講座」は、今年で7年目を迎える松尾研究室主催の公開講座です。
多層パーセプトロン・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実践的な内容となっています。半数以上の回で演習を行い、技術習得を目指します。
ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な環境を利用するため、自分で環境設定などを行う必要がなく、本題のみに集中して学習できます。

オンライン配信となりますので、全国どこからでも受講できます。

【募集概要】

■ 募集対象・人数
・対象者:i) 東京大学大学院生、ii) 東京大学学部生、iii) 東京大学以外の学生(大学・高専・専門学校・高校・中学, etc.)
・i) 東京大学大学院生:制限なし
・ii) 東京大学学部生:制限なし
・iii) 東京大学以外の学生:若干名〜20名程度

※ 社会人はご受講いただけません。
※ 応募者が受け入れ可能人数を超えた場合は、抽選をおこないます。

 

■前提条件

・大学の理系学部レベルの線形代数、微分積分、確率論・統計学に関する知識を有し、Pythonでの数値解析の経験を有する者。
・どんなに短くても毎週3時間程度の自習時間は確保ができること。

【詳細】

大学院授業「深層学習」と「DeepLearning基礎講座」は同時開催の講義です。
2つの講義の内容およびスケジュールなど、全て同一です。

【重要】【東京大学の大学院生の方へ】

履修申請登録期間内に、UTASから履修登録をしてください。

下記の申し込みフォームの締め切りと、履修登録期間は、必ずしも一致していません。
ページ下部の申し込みフォームが締め切られた後は、UTASやITC-LMSをご覧ください。

 

【講義日程と内容】
(開講時間:原則 毎週木曜日・16:50-18:35)

 

第1回 4月8日 Deep Learningの最新動向と今後の展望
(松尾豊、東京大学大学院工学系研究科)
第2回 4月15日 機械学習基礎(ロジスティック回帰)
(河野慎、東京大学大学院工学系研究科)
第3回 4月22日 多層パーセプトロン、最適化手法など
(小林由弥、東京大学大学院工学系研究科)
第4回 5月6日 畳み込みニューラルネットワーク1
(谷口尚平、東京大学大学院工学系研究科)
第5回 5月13日 畳み込みニューラルネットワーク2
(岩澤有祐、東京大学大学院工学系研究科)
第6回 5月20日 回帰結合型ニューラルネットワーク
(保住純、東京大学大学院工学系研究科)
第7回 5月27日 深層生成モデル
(鈴木雅大、東京大学大学院工学系研究科)
第8回 6月1日(火曜日)16:50-18:35 深層学習と自然言語処理
(谷中瞳、理化学研究所 革新知能統合研究センター)
第9回 6月17日 深層強化学習
(松嶋達也、東京大学大学院工学系研究科)
第10回 6月24日
10:25-12:10
深層強化学習・発展的トピック
(Shane Gu, Google AI, Brain Team)
第11回 7月1日 発展的トピックス(詳細は後日記載)
(岩澤有祐、東京大学大学院工学系研究科)
第12回 7月8日 深層学習の理論
(今泉允聡、東京大学 先進科学研究機構)
第13回 7月15日 世界モデル
(鈴木雅大、東京大学大学院工学系研究科)

 

  • 一部講義(第2,3,4,5,6,7回)の演習パートは、大熊拓海(東京大学大学院情報理工系研究科)が担当。
  • 6月24日のみ例外的に、10:25-12:10にライブ配信したものを16:50-18:35に録画配信予定。

企画・講師

松尾 豊

東京大学大学院工学系研究科

岩澤 有祐

東京大学大学院工学系研究科

鈴木 雅大

東京大学大学院工学系研究科

特別講師

谷中 瞳

東京大学大学院情報理工学系研究科

Shane Gu (顧世翔)

Google AI, Brain Team

今泉 允聡

東京大学先進科学研究機構

講師

河野慎

東京大学大学院工学系研究科

小林由弥

東京大学大学院工学系研究科

谷口尚平

東京大学大学院工学系研究科

保住純

東京大学大学院工学系研究科

松嶋達也

東京大学大学院工学系研究科

大熊拓海

東京大学大学院情報理工系研究科

ティーチングアシスタント(TA)

浅香猛

東京大学大学院数理科学研究科

システム担当

和田俊輔

ワンダーソフト 株式会社

運営・事務

内田 暁

松尾研究室 職員

河合 真里

松尾研究室 職員

■ 応募フォーム   
(※一般向けは締め切りました。東大の学生はUTASを見てください。)

【応募締め切り】
4月5日(月) AM10:00

※卒業・入学前で学生証を現在お持ちでない方は、
「4月から通学する学校の入学証明書等」を、学生証の代わりにアップしてください。

東京大学の大学院生で履修登録を希望する方は、

・UTASからの履修登録
UTAS記載のFormからの申込(Google Form)

の両方を、必ずおこなってください。

このページからの申し込みは、松尾研究室側で受講生を把握するためのものであり、
大学の履修登録とは連動していません。

忘れずにUTASからの履修登録をお願いいたします。

  • 東京大学の大学院生の方へ
    4月5日10時以降に申し込みをする場合は、UTASとITC-LMSに今後記載するURLからご応募ください。
    (4月7日9時時点追記:記載しました。)
  • UTASからの履修登録は上記とは別に必須ですので、ご注意ください。

 

  • 東京大学の大学院生以外の方へ
    【4月8日(木)昼12時まで】に、受講の可否とzoomURLをお送りいたします。
    届いていない場合は、迷惑メールボックスを必ずご確認ください。
    (例年受講生が多いため、問い合わせが非常に多くなっており、対応にお時間をいただいております。皆様のご理解ご協力をどうかよろしくお願いいたします。)
  • 東京大学の大学院生へ
    zoomURLはITC-LMSに記載してあります。

【ご質問への回答】

Q. 講義時間外に授業動画を見ることができますか?

A. できません。オンラインでのライブ配信のみです。
ただし、6月24日のみ例外的に、10:25-12:10にライブ配信したものを16:50-18:35に録画配信予定です。

 

Q. 演習については講義時間外でもできますか?

A. はい、可能です。
講義資料を配布いたしますので、Google Colabの利用や、ローカル環境で演習をしてください。
宿題の提出も、締め切りまでは時間を問わず提出が可能です。

 

Q. 4月から新しい学校に進学するため、現在学生証を持っていません。
入学証明書等を学生証の代わりに提出してもいいですか?

A. はい、4月から学校に進学することがわかる書類の画像をご提出ください。

 

Q. GitHubのアカウントはどこで取得できますか?

A. 以下のURLから取得をお願いします。無料です。
https://github.com/join

 

Q. 講義で学んだことをもとにグループワークなどで成果物を作る機会はありますか?

A. ありません。

 

Q.メールが届きません。

A.迷惑メールフォルダに入っていませんでしょうか。
また、今後のために「@weblab.t.u-tokyo.ac.jp」が迷惑メールに入らないよう設定をお願いします。
上記を確認しても届いていない場合は、以下のフォームからお問い合わせください。

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その他お問い合わせは、下記フォームからお願いいたします。

■お問い合わせフォーム■

※ 多数のお問い合わせが予想されるため、すべてのお問い合わせにご回答出来かねます事ご了承頂けますと幸いです。
複数いただいたご質問に関しては、こちらのホームページに追記する予定です。