ロボット学習分野で、
ロボットを用いたデータ収集・学習・評価の一連のシステムの構築へ！
注目を集める「Physical AI」について学べる実践型講座。ロボティクス分野とAIとの連携の重要性やロボティクスの基礎知識習得からスタートし、ロボットを自在に制御し、その知識を用いてPhysical AIの基盤となるデータ収集・学習・評価の一連のシステムを構築できる学生を育成します。演習で実際に手を動かすことで理解を深めることができます。データサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を10年以上運営し、30,000人以上の人材を育成してきた東京大学松尾・岩澤研究室がコンテンツを監修・開発しています。
概要
ロボティクスの基礎から
ロボットシステムエンジニアリングまで
体系立てて学べる全11回の実践型講座
本講座は、学生を対象とした「PhysicalAI」に特化した全11回のセミナーです。知能ロボティクスの基礎理論と実践5回、知能ロボットシステムエンジニアリング6回の講座構成となっており、ロボットを扱うための数学理論と実践（座標記述、運動学、動力学、制御工学）からエンジニアリングまで体系立てて学ぶことができます。本講座を受講することで、システムエンジニアリングの観点からロボティクスと機械学習の知識・スキルを実践的に運用できるようになります。
本講座では、東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を運営してきた松尾・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。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。前提条件をしっかり読んで、ご自身のスキルで対応できるかご判断の上ご応募ください。
本講義は完全オンラインで実施いたします。
受講のメリット
-
01
「Physical AI」について
基礎理論、実践および
発展的な内容まで
網羅的に学べる -
02
実際に手を動かす演習を
経験しながらロボティクスの
理論と実装に対する
理解を深めることができる -
03
ロボティクスとAI技術との連携を
視野に入れ、ロボットを
自在に制御するための
実践的な知識とスキルを
習得できる
カリキュラム
〇募集開始 2025/3/21(金)PM19:00
〇ID登録締切 2025/4/7(月)AM10:00
〇募集締切 2025/4/9(水)AM10:00
〇選考結果 2025/4/14(月)19時までに応募者全員にお送りします。
〇毎週月曜日・金曜日
〇時間:18:45~20:30
〇本講義は完全オンライン（zoom）で開催いたします。
※全回監修：松尾豊、松嶋達也、朱 曜南
※講義日程・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。
※講義終了後、1ヶ月程度コンテンツ実施の可能性があります。（最終課題・特別講演回実施等)
※本講座ではAIのアルゴリズムのパートは深く取り扱わない為、詳しくは深層強化学習（リンク）/世界モデル（リンク）/プロジェクト実習（リンク）の受講を検討ください。
本講義を通じて、Physical AIのAIに重点を置いた上記の講義内容に接続します。
知能ロボティクスの基礎理論
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 2025/4/21(月) 18:45~20:30 |
朱 曜南、Kay Pompetzki | イントロダクション ~ロボティクス分野の全体について説明、AIとの連携の重要性について~ |
| 第2回 | 2025/4/28(月) 18:45~20:30 |
朱 曜南、佐藤誠人 | 空間の記述と変換 〜ロボット位置・姿勢の数学的記述と変換（座標系、回転・並進、同次変換）〜 |
| 第3回 | 2025/5/9(金) 18:45~20:30 |
Fozilov Khushinddin | 運動学 〜力・トルクを考慮しないロボット運動の記述と計算（順運動学、逆運動学、ヤコビアン）〜 |
| 第4回 | 2025/5/23(金) 18:45~20:30 |
Fozilov Khushinddin | 動力学 〜力・トルクを考慮したロボット運動の記述と解析（運動方程式、順動力学、逆動力学）〜 |
| 第5回 | 2025/6/6(金) 18:45~20:30 |
Yanzhou Jin、佐藤誠人 | ロボット制御 〜目標とするロボット運動を実現する制御手法（運動制御、力制御、インピーダンス制御）〜 |
知能ロボットシステムエンジニアリング
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 2025/4/25(金) 18:45~20:30 |
長谷川貴巨 | MLOps・RobOps導入 |
| 第2回 | 2025/5/2(金) 18:45~20:30 |
池田悠也 | MLOps・RobOps実践 |
| 第3回 | 2025/5/16(金) 18:45~20:30 |
坂本滉也 | コンピュータアーキテクチャ（メモリ・通信・仮想化・デバイスの管理） |
| 第4回 | 2025/5/30(金) 18:45~20:30 |
上條達也 | ロボットシステムエンジニアリング（同期・非同期通信） |
| 第5回 | 2025/6/13(金) 18:45~20:30 |
上條達也 | パッケージング |
| 第6回 | 2025/6/20(金) 18:45~20:30 |
佐藤誠人 | AIモデル(強化学習・世界モデル) |
最終課題
予定
体制
企画・監修
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
松嶋 達也
Matsushima Tatsuya
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
朱 曜南
Yaonan Zhu
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
講師
松嶋 達也
Matsushima Tatsuya
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
朱 曜南
Yaonan Zhu
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
長谷川 貴巨
Hasegawa Takaomi
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
Kay Pompetzki
Kay Pompetzki
Intelligent Autonomous Systems Group
Technical University Darmstadt Germany
池田 悠也
Ikeda Yuya
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
佐藤 誠人
Sato Makoto
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
Fozilov Khushinddin
Fozilov Khushinddin
株式会社タダノ
坂本 滉也
Sakamoto Koya
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
上條 達也
Kamijo Tatsuya
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
Yanzhou Jin
Yanzhou Jin
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
TA・教材作成
長谷川 武郎
Hasegawa Takero
北海道大学
情報エレクトロニクス学科
上原 蔵人
Uehara Kurodo
藤越 颯人
Fujikoshi Hayato
関西学院大学工学部
知能機械工学課程
申込
受講対象者
学生（中学生〜大学院生。東京大学以外の学生も受講可能です）
※開講日（2025年4月21日）時点で、学位取得可能な学校法人及び認可専門学校に在籍中の学生、または入学予定となっていることが証明できる方 (学生証等を添付し応募ください。)
※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）。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
※メタバース工学部会員企業様の受講お申し込みは、各企業からのご案内をご参照ください。
本講座における申込条件や、各種告知等の文言等は事前の告知なく変更になる可能性がございます。 予めご理解の上お申し込み頂く様お願いいたします。
前提条件
・学部一年の数学レベル (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、課題提出できること
・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
・Zoom、Googleサービス（google drive、google form、google colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できる個人PCが用意できること
※Windows/Mac/Linux推奨
・以下のページを確認の上、dockerをインストールできる方
https://docs.docker.com/engine/install/
※受講者起因によるトラブルシューティングは致しません
受講の仕組み
講義について
講義について ・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していただく形式です。
・各講義日の18:45〜20:30にライブ配信します。アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です
・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。
・「知能ロボティクスの基礎理論と実践」全5回につきましては、英語にて講義を実施いたします。
日本語訳字幕の準備を予定しております。
・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。
・講義日程・内容は変更になる場合がございます。
修了要件
・受講が決定された方にのみお知らせいたします。（受講の手引きに記載いたします）
修了者へのベネフィット
・修了者にクローズドなコミュニティへご参加頂き、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のご案内をしていきます。(参加条件等あり。)
・優秀生向けの特別講義を予定しております。（松尾研オフラインイベントに招待予定)
ID登録締切│
2025/4/7(月)AM10:00
申込締切│
2025/4/9(水)AM10:00
※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。
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登録締切│
2025/4/7(月)AM10:00
申込締切│
2025/4/9(水)AM10:00
※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。