AIを実践的に活用するための
エンジニアリングやAIシステムの改善方法について座学と演習を通して学ぶ！
AIを活用するためには、モデルの中身の理解だけではなく幅広いエンジニアリングの知識（Webアプリケーション開発、クラウド、データの収集加工、CI/CDなど）が求められます。本講義では、AIを使ったアプリケーションの構築を行いながら、様々なエンジニアリング能力やシステムの改善方法を学びます。
概要
AIを活用するために必要となる
エンジニアリング知識や
機械学習システムを改善するための
基礎知識（MLOps）について、
座学と演習を通じて習得
本講座は、各回に演習やハンズオンを充実させ、要件定義、MVP開発、デプロイ、改善という流れをスパイラルで体験できる全6回の講座です。
実務に近い形での機械学習エンジニアリングを体験し、課題対応力や継続的な改善・運用スキルを習得し、プロジェクト推進力を養います。
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。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
座学と演習を通じて、
AIを活用するのに必要な
様々なエンジニアリング知識を
学べる -
02
要件定義から評価セットの作成、
システムのデプロイまで、
AIを使ったシステムの開発を
体験できる -
03
MLOpsやモデルの劣化などの、
AIの実務上の問題と
その対処について
学べる
カリキュラム
〇募集開始 2025/3/11(火)
〇ID登録締切 2025/3/31(月)AM10:00
〇募集締切 2025/4/2(水)AM10:00
〇選考結果 2025/4/9(水)19時までに応募者全員にお送りします。
〇毎週水曜日
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、岩澤有祐、増田 英晃
※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)
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 2025/4/16(水) 18:45~20:30 |
岩澤有祐 | 講座概要 / AIの基礎知識の振り返り / AIアプリケーション開発 |
| 第2回 | 2025/4/23(水) 18:45~20:30 |
調整中 | クラウドを使ったデプロイメント / デプロイメント戦略 |
| 第3回 | 2025/4/30(水) 18:45~20:30 |
河野慎、ベルトン璃亜武 | 機械学習システムの改善 |
| 第4回 | 2025/5/7(水) 18:45~20:30 |
清水茂樹 | 機械学習プロジェクトの実例 |
| 第5回 | 2025/5/14(水) 18:45~20:30 |
岡田領 | MLOps |
| 第6回 | 2025/5/21(水) 18:45~20:30 |
小原大樹 | チーム開発 / プロジェクトマネジメントの基礎 |
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
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
増田 英晃
Masuda Hideaki
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
講師
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
増田 英晃
Masuda Hideaki
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
河野 慎
Kawano Makoto
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
ベルトン 璃亜武
Belton Liam
早稲田大学先進理工学部
電気情報生命工学科
清水 茂樹
Shimizu Shigeki
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
岡田 領
Okada Ryo
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
小原 大樹
Kohara Daiki
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
佐藤 良明
Sato Yoshiaki
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16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。
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
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志あり、毎週最低3時間程度の自習時間は確保ができること
・Pythonでの数値解析の経験を有すること
・機械学習の基礎を理解していること（グローバル消費インテリジェンス（GCI）修了レベル）
・Pytorchを使ったモデルの学習、Hugging Faceを使った事前学習済みモデルの利用などの経験があること
・Git（バージョン管理）、コンテナ（Docker等）の利用及び基本的なCLI操作ができること
（知っておくべき具体的な知識については、講義前に公開予定です）
・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
受講の仕組み
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。
・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。)
ID登録締切│
2025/3/31(月)AM10:00
申込締切│
2025/4/2(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│
2025/3/31(月)AM10:00
申込締切│
2025/4/2(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。