世界モデルと知能

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2021年度「世界モデルと知能」

受講生募集

【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 12月8日(水)

募集締切 12月22日(水)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 12月29日(水)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】

毎週水曜日 18:45~20:45

2月2日は13:00~15:00になります(同日18:45-20:45に再放送します).

2月22日のみ火曜日のため注意してください.

 

第1回

1月5日(水)

世界モデル概論

第2回

1月12日(水)

深層生成モデル

第3回

1月19日(水)

シミュレータの利用と強化学習

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)

1月26日(水)

シミュレータの作成について

第4回

2月2日(水)13:00~15:00

(※同日18:45~20:45に再放送)

制御モデルとモデルベース強化学習

第5回

2月9日(水)

深層生成モデルによる時空間モデル化

特別回

(ソニーグループ株式会社

/株式会社ソニーAI)

2月16日(水)

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)

2月22日(火)

AIの社会実装を加速する画像認識(少データ学習)/ロボティクス技術

第6回

3月2日(水)

自己教師あり学習とTransformer

第7回

3月9日(水)

世界モデルとシーン理解

第8回

3月16日(水)

世界モデルによる知能の実現に向けて

最終課題締め切り

4月9日(土)23:59(予定)

最終課題発表会

4月末〜5月頃 オンライン

講師

松尾 豊

東京大学
大学院工学系研究科
松尾研究室

岩澤 有祐

東京大学
大学院工学系研究科
松尾研究室

鈴木 雅大

東京大学
大学院工学系研究科
松尾研究室

Shane Gu (顧世翔)


Google AI, Brain Team

山川 宏

東京大学
大学院工学系研究科
松尾研究室

松嶋 達也

東京大学
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

株式会社スクウェア・エニックス
・AI&アーツ・アルケミー
取締役CTO

森 友亮

株式会社スクウェア・エニックス
・AI&アーツ・アルケミー
AIリサーチャー

光藤 祐基

ソニーグループ株式会社
R&Dセンター
Distinguished Engineer

ミカエル・シュプランガー

株式会社ソニーAI
COO

寺尾 真

日本電気株式会社
バイオメトリクス研究所主任研究員

大山 博之

日本電気株式会社
データサイエンス研究所主任

運営

大和 陸離

松尾研究室
学術支援専門職員

内田 暁

松尾研究室
学術支援専門職員

河合 真里

松尾研究室
特任専門職員

津島 緑

松尾研究室

ティーチングアシスタント(TA)

越智 三枝子

東京大学
医学部

野辺 宣翔

東京大学
大学院理学系研究科
生物科学

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(大学院,大学,高専,専門学校,高校,中学など.大学院や大学については,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

  • 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
  • 応募フォーム内にある,以下の質問に回答できる方
    「あなたのこれまでの研究内容や開発の経験・実績に関して教えてください」
    「応募理由.本セミナーでどのようなことを学びたいですか?」
    「このセミナーの内容を今後どのように役立てたいですか?」
    「関連講義の修了状況」
    「日常的に利用している数値計算や深層学習,ロボット制御など,セミナーの内容に関連するライブラリがあれば用途とともに教えてください」
    「上記項目以外にアピールしたいことや,セミナーに対する質問など」
    ※フォームは一時保存ができないため,事前に回答をご用意いただくことをお勧めいたします.

 

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2月ごろに決定予定で,決め方などは講義の中で説明します.
  • 本セミナーでは,「Google Classroom」を用いた運営を行います.受講者のGmailにクラスの招待を行いますので,申し込みの前に有効なGmailアカウント(@gmail.comで終わるメールアドレス)をご用意ください.

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