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お知らせ
- 4/1（金） 受講生の募集を開始しました。
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
・ページ下部の申し込みフォームからの申込（4月7日まで） or UTAS記載のフォームからの申込（4月7日以降）
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。
2022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8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
全国の学生
※ 社会人はご受講いただけません。（社会人学生は可）
※ 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14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21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28日 | 多層パーセプトロン、最適化手法など （小林由弥、SONY CSL） |
| 第4回 | 5月12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19日 | 畳み込みニューラルネットワーク2 （谷口尚平、東京大学大学院工学系研究科） |
| 第6回 | 5月26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 | 6月2日 | 深層学習と自然言語処理 （谷中瞳、東京大学大学院情報理工学系研究科） |
| 第8回 | 6月9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9回 | 6月16日 | 深層強化学習 （北村 俊徳、東京大学大学院工学系研究科） |
| 第10回 | 6月23日 10:25-12:10 |
深層強化学習・発展的トピックス （Shane Gu, Google AI, Brain Team） |
| 第11回 | 6月30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7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14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2,3,4,5,6,8回）の演習パートは、大熊拓海（株式会社Bluezone / Airion株式会社）が担当。
- 6月23日は、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
岩澤 有祐
鈴木 雅大
特別講師
講師
河野 慎
小林 由弥
谷口 尚平
保住 純
北村 俊徳
大熊 拓海
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
大学院理学系研究科 生物科学
システム担当
運営・事務
大牧 信介
武田 康宏
河合 真里
津島 緑
一般のお申込みは締め切りました。
東大院生はUTASから申込みをしてください。
申込締切： 2022年4月7日(木) AM10時（厳守）
※受講可否の通知は、4月13日(水) までに連絡します。
【ご質問への回答】
Q. アーカイブ動画を見ることはできますか？
A. 出席登録の締め切り日以降、期間限定で公開予定です。
（アーカイブ動画のみを視聴して受講する場合、出席登録ができないため修了はできません）
6月23日については例外的に、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やKaggle Notebook、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. 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からのお申し込みはできません。
※ 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。