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）
※開講日（2025年10月9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。)
※一般社会人、大学の科目履修生・単科履修生、語学学校などは対象外となります。
※本講座（深層学習/DL基礎講座 Autumn）は、東京大学の履修科目ではありません。（Springのみが履修科目）
※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

・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。
・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し、Pythonでの数値解析の経験を有する者。
・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）
・機械学習や深層学習の理解に必要な「線形代数」「微分積分」「統計学」などについて自己学習される場合のガイドをこちら（リンク）にまとめていますのでご参照ください。

受講の仕組み

講義について
本講座の受講料は無償です。
本講義はライブ配信形式のオンライン講座です。
各講義日の19:00〜21:00(最大)に配信しますが、アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です。

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. 一定回数以上の出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能）
2. 宿題を期限内に一定回数以上提出し、一定の点数を得る
3. 最終課題を期限内に提出し、一定の点数を得る
成績優秀生には、特典があります。
※ 過去に「深層学習/DL基礎講座」の受講歴がある方（聴講生を含む）は、優秀生選抜対象とはなりません。
これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。

修了者へのベネフィット
・修了証（PDF）を発行します
・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)

留意事項

E資格の受験資格取得について
・E資格E2026#1（2026年2月予定）試験に間に合うことを約束するものではございません。
・取得対象となる属性は、「開講日（2025年10月9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」です。（※講座の修了と所定の補講の修了も必要）。システム上、対象外の学生でも本講座の受講ができることがありますが、「講座を受講できた＝E資格の受験資格が取得できる」ではないのでご注意ください。