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）

前提条件

・機械学習の基礎知識を備え、基礎的な実装が自身でできること
・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すること
・Pythonでの数値解析の経験を有すること
・毎回の講義を確実に視聴できること
・最低でも毎週3時間程度の自習時間が確保できること
・演習環境をご自身で用意できること

受講の仕組み

講義について 本セミナーは、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14:00〜16:00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
・アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です（修了するには、期限内に出席登録をする必要があります）
・ライブ配信への参加方法などの詳細については、受講が決定し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、社会人学生など）
・本講座は公開講座であり、大学から単位は出ません
・受講料は無料です

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. 最終課題（予定）を提出し一定の点数を得る

修了者へのベネフィット ・修了証（PDF）が発行されます。
・修了者にクローズドなコミュニティへご参加いただき、様々な交流イベント等のご案内をしていきます。
・データサイエンス/深層学習関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへご案内をしていきます。(参加条件等あり)

留意事項

受講可否メール等が迷惑メールフォルダに入ってしまう事例が多数発生しています。
下記
@weblab.t.u-tokyo.ac.jpと@mail.edu.omnicamp.usからのメールが「迷惑メールフォルダ」に
入らないように必ず設定をお願いします。
結果通知の日時を過ぎてもメールが届かない場合は、まず「迷惑メールフォルダ」の確認をお願いします。
上記を確認されても見当たらない場合は、お問い合わせフォームからご連絡ください。