AIはいかに実世界を捉えるのか
実世界で動くAIの中核技術
「世界モデル」を学ぼう！
深層学習の領域で急速に研究が進む「世界モデル」は、動画生成やロボティクス、エージェントにおける基盤として、人工知能研究の最前線に位置づけられています。本講座では、世界モデルを軸に、最新の深層学習技術を身につけることを目指します。
東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾・岩澤研究室が、全面的に演習コンテンツを監修・作成しています。
概要
最新手法も含めた
世界モデルの研究全体を
体系立てて学ぶことができる
実践型講座
「世界モデル」とは、AI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。かつては強化学習の一手法として研究されていた世界モデルは、いまや実世界で動作するAI（Physical AI）を支える中核技術として、大きな注目を集めています。
本講座では、世界モデルを軸に最新の深層学習技術を身につけることを目指した講義を行います。
講義の前半では、深層生成モデルやモデルベース強化学習など、世界モデルを学ぶ上で土台となる内容を扱います。
そして後半からは、状態表現と予測モデルの学習を軸に、動画生成や行動生成との統合や、世界モデルの評価・スケーリング・基盤モデル化まで、最新の手法も含めた世界モデル全体について体系立てて学習します。
毎回の講義には演習が組み込まれており、実際に手を動かしながら最新技術を深く理解することができます。また、世界モデルをテーマにしたグループでの最終課題を通じて、実践的な知識とスキルを身につけることができます。
受講のメリット
-
01
「世界モデル」を軸に
最新の深層学習技術を
習得できる -
02
実践的な演習形式の授業で
幅広いトピックを網羅的に
経験できる -
03
最終課題（グループワーク）を
通じて、実践的な知識とスキルを
身につけることができる
カリキュラム
〇募集開始：2026/9/1(火)
〇募集締切：2026/10/20(火)14:00（ID登録・学年更新締切：2026/10/16(金)14:00）
〇選考結果：2026/10/26(月)19時までに応募者全員にお送りします。
〇毎週：毎週月曜日
〇時間：18:45〜21:00（講義18:45〜20:30/演習20:30〜21:00）
〇本講義はオンライン（zoom）で開催いたします。
※ 最終課題発表会の実施に関しては詳細決定次第、開講後にご案内を予定しています。
※ 授業コンテンツに関しては、変更する場合がございます。ご了承ください。
※ 各回の担当講師は変更になる場合がございます。
| カリキュラム | 日時 | 担当 | ||
|---|---|---|---|---|
| 第1回 | 世界モデル概論 | 講義 | 2026/11/2(月) 18:45〜21:00 |
鈴木 雅大 |
| 第2回 | 生成モデルと潜在表現 | 講義・演習 | 2026/11/9(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第3回 | 制御とモデルベース強化学習 | 講義・演習 | 2026/11/16(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第4回 | 状態空間世界モデル | 講義・演習 | 2026/11/23(月・祝) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第5回 | 状態表現学習 | 講義・演習 | 2026/11/30(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第6回 | 潜在予測モデルとJEPA | 講義・演習 | 2026/12/7(月) 18:45〜21:00 |
鈴木 雅大 |
| 第7回 | 明示的シミュレーションと3D表現 | 講義・演習 | 2026/12/14(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第8回 | 拡散モデルと動画生成アーキテクチャ | 講義・演習 | 2026/12/21(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第9回 |
観測予測モデルとインタラクティブ世界モデル |
講義・演習 | 2027/1/11(月・祝) 18:45〜21:00 |
鈴木 雅大 |
| 第10回 | 世界モデルと行動生成の統合 | 講義・演習 | 2027/1/18(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第11回 | 世界モデルの評価・スケーリング・基盤モデル化 | 講義 | 2027/1/25(月) 18:45〜21:00 |
TBD |
| 第12回 | 総括と展望 | 講義 | 2027/2/1(月) 18:45〜21:00 |
鈴木 雅大 |
体制
講師
松尾豊
Matsuo Yutaka
東京大学 大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
岩澤 有祐
Iwasawa Yusuke
東京大学 大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
鈴木 雅大
Suzuki Masahiro
東京大学 大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
中野 聡大
Nakano Akihiro
東京大学 大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
TBD（調整中）
TBD
調整中
市川 大樹
Ichikawa Daiki
千葉工業大学
大学院情報科学研究科
野辺 宣翔
Nobe Sensho
株式会社アラヤ
受講者の声
-
世界モデルを用いた研究をどのように進めていくのか、今後どのようにこの分野は発展していくのかなどの包括的な知識を身に付けることができました。
-
難易度が高いですが知能とは何かを理解し、機械で知能を効率的に実現する方法を見出すために今後も世界モデルを学び続けたいと考えました。
-
講義全体として難易度はとても高く、大変だった。しかしその分成長できたし、成長できる環境が整えられていたことには非常に感謝している。
-
初心者が背伸びして受講したので、理解がおいつかない部分も多かったが、世界モデルを概観できたことは自分の糧になったと思っている。
-
他の講座よりも実践的な課題が多かったため、比較的研究者に近い経験をできてよかった。
-
最新の技術に触れられる機会は貴重でした。コンペや最終課題のグループワークなど、様々な形で学びを深められたのがとても良かったとおもいます。
申込
受講対象者
学生（大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生、社会人学生）
※「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）
※社会人学生も受講可能。ただし大学生と社会人学生の場合、学士以上の学位取得ができる学生が対象（科目履修生等は対象外）
※募集人数：500人前後
前提条件
・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つくれること
・最終課題に取り組む意欲があること（最終課題はグループワークになります）
・最終課題のグループでは、メンバーと協力しながら課題を円滑に進めるよう努力できること
・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
受講の仕組み
講義について
■ 全体について
・本講義は毎週月曜日講義と演習で構成されます。
・通常の講義形式での講義に加え、講義内容に対応した演習を行います。また、演習の後半の時間では、講義や演習についてわからないところを直接TAに質問できるオフィスアワーを開催予定です。
・原則毎週月曜日18:45〜21:00（講義18:45〜20:30/演習20:30〜21:00）になります。
・最終課題発表会の実施に関しては詳細決定次第、開講後にご案内を予定しています。
・本講座の修了を伴わない「受講のみ」をご希望の場合は、最終課題のグループワークに参加できない場合でも受講自体は可能です。
■ アーカイブ動画
・講義・演習パートはアーカイブ動画を公開します。
（演習の動画公開は前半の演習部分のみ、オフィスアワー部分の公開はございません）
■ 講義課題
・講義の最後に毎回宿題が出ます。
・また、講義全体で複数回世界モデルに関するコンペティションを開催予定です。
・講義全体の後半では、受講生の間でグループを組んで最終課題に取り組んでもらいます（詳しくは下記の「留意事項」をご覧ください）。
■ 最終課題発表会
※ 最終課題発表会の実施に関しては詳細決定次第、開講後にご案内を予定しています。
■ 修了要件
本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 一定回数以上出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能）
2. 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る
3. 最終課題（予定）を提出し一定の点数を得る （※最終課題はグループワークになります）
■ 修了者（学生のみ）へのベネフィット
・修了証（PDF）を発行します
留意事項
・本講座には最終課題があります。各講義の出席と課題及び最終課題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。グループの決め方や決定時期などは講義の中で説明します。
ID登録・学年更新締切│2026/10/16(金)14:00
申込締切│2026/10/20(火)14:00
申込方法の詳細はこちら
※最初にID登録を行っていただき、その後、講座へ申し込みいただきます。
※既にID登録済の方は、マイページにログインください。(【学年更新】が表示されている方は、学年更新申請を行ってから講座にお申し込みください。）
よくある質問
・出席の提出締切まで（通常は講義から1週間以内）にご視聴の上、アンケートにご回答いただければ出席とカウントされます。
・ただし、一部講義の特定回（外部ゲストの講演等）は、アーカイブ配信をしない場合がありますので予めご了承ください。
記入内容に不備がある場合、画面が変わらずお申し込みができません。
以下をご確認ください。
<学生の方>
（1）Gmailアドレス
→ドメインが@gmail.com以外のアドレスを入力されていないか
（メールアドレスの後に半角・全角の空白が入らないようご留意ください。）
（2）卒業予定年月日
→卒業済みでないか、また正しく入力できているか
（3）学生証などの入力を確認できる画像
→JPEG, JPG, PNGのいずれかの形式か
– TIFF形式（iPhoneの画像）は対応していません。
→画像2枚を提出しているか
（4）利用規約とプライバシーポリシー
→チェックを入れているか
（5）私は正規の学生です
（大学生と社会人学生の場合、学士の学位が取得できる方が対象となります。）
→チェックを入れているか
（6）すべての項目に入力漏れがないか
（7）過去にomnicampusで同一メールアドレスでご受講登録されたことがないか
→ご受講されたことがある場合は、上部にあるENTRY [マイページへのログイン（ID登録済の方）]からログインし受講申込ください。
不備がない状態でも解決しない場合、申し込み画面をリロードの上再度ご入力ください。
・迷惑メールフォルダに入っていないかをご確認ください。
・<＠weblab.t.u-tokyo.ac.jp> <@mail.edu.omnicamp.us>が迷惑メールに入らないよう設定をしていますか？まだの場合は設定をお願いします。
・上記3点をご確認いただいても届いていない場合は、メールアドレスを入力ミスされた可能性があります。[お問い合わせフォーム]（リンク）より運営に問い合わせてください。再登録依頼をご連絡します。
・各講座のLPに受講可否のメール送信予定日を記載していますので、お待ちください。
・複数の講座に応募した場合、講座によって受講可否の通知タイミングが異なります。
【受講可否のメール送信日を過ぎている場合】
・お申し込みをしたメールアドレスの受信フォルダをご確認ください。
その他のよくある質問はこちら（リンク）
※お問い合わせフォームから受講の応募は受けつけておりません。
※募集締め切り後のご応募はお受けしておりません。
※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。
申込
ID登録・学年更新締切│2026/10/16(金)14:00
申込締切│2026/10/20(火)14:00
申込方法の詳細はこちら
※最初にID登録を行なっていただき、その後、講座へ申し込みいただきます。
※既にID登録済の方は、マイページにログインください。