生成AIの核心技術「深層生成モデル」を
理解して深層学習の次のステージへ！
ますます注目を集める「生成AI」の核心技術である「深層生成モデル」について学べる実践型講座。生成モデルの基礎知識習得からスタートし、最新の拡散モデルを含むさまざまな課題に挑戦します。多くのトピックで演習が用意されており、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
生成モデルの基礎から
最新の拡散モデルまで
体系立てて学べる
全7回の実践型講座
本講座は、学生を対象とした「深層生成モデル」に特化した全7回のセミナーです。生成モデルの基礎から始めて、最新の拡散モデルを含めたさまざまな深層生成モデルについて体系立てて学ぶことができます。今後のAI（人工知能）技術の発展において重要とされる「世界モデル」も1回分の講義として扱います。深層生成モデルは、現在注目されている「生成AI」の核心技術であり、本講座を受講することで、今後のAI技術の鍵となるトピックを詳しく学ぶことができます。
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
「深層生成モデル」について
基礎から発展的な内容まで
網羅的に学べる -
02
実際に手を動かす演習を
経験しながら理解を
深めることができる -
03
AI研究の発展に不可欠とされる
「世界モデル」の知識にも
触れられる
カリキュラム
〇募集開始 2024/7/2(火)
〇ID登録締切 2024/7/12(金)AM10:00
〇募集締切 2024/7/16(火)AM10:00
〇選考結果 2024/7/23(火)19時までに応募者全員にお送りします。
〇毎週火曜日
〇時間:14:00~16:00
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：鈴木 雅大
※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。
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 2024/07/30(火) 14:00〜16:00 |
鈴木 雅大 飯山 燈 |
生成モデル概要 |
| 第2回 | 2024/08/06(火) 14:00〜16:00 |
大島 佑太 大坂 洋豊 |
VAE（変分自己符号化器） |
| 第3回 | 2024/08/20(火) 14:00〜16:00 |
中野 聡大 三宅 大貴 |
GAN（敵対的生成ネットワーク） |
| 第4回 | 2024/08/27(火) 14:00〜16:00 |
鈴木 雅大 飯山 燈 |
自己回帰モデルとフローベースモデル |
| 第5回 | 2024/09/03(火) 14:00〜16:00 |
谷口 尚平 大島 佑太 |
エネルギーベースモデル |
| 第6回 | 2024/09/10(火) 14:00〜16:00 |
大島 佑太 矢口 真那斗 |
スコアベースモデルと拡散モデル |
| 第7回 | 2024/09/17(火) 14:00〜16:00 |
鈴木 雅大 | 深層生成モデルの発展と世界モデル |
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
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
講師
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
谷口 尚平
Taniguchi Shohei
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
飯山 燈
Iiyama Tomoshi
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
大島 佑太
Oshima Yuta
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
三宅 大貴
Miyake Daiki
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
矢口 真那斗
Yaguchi Manato
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
大坂 洋豊
Osaka Hiroto
東京大学工学部
システム創成学科
TA・教材作成
野辺 宣翔
Nobe Sensho
株式会社アラヤ
白石 尽誠
Shiraishi Jinsei
熊本大学医学部医学科
楽 岳展
Raku Takenobu
早稲田大学
教育学部数学科
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）
・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（科目等履修生は対象外）
前提条件
・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
・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
・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、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。
・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した方にご連絡いたします。
・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、期限内に提出物を提出する必要があります）
・本講座は公開講座であり、大学から単位は出ません。
・受講料は無料です。
・2024年スプリングセミナーから若干のアップデートはありますが、各講義回のタイトルについてはあまり違いはありません。
・講義日程・内容は変更になる場合がございます。
・他講義との相違点につきましては、以下URLをご確認ください。（目次よりその他をクリック）
https://curved-rambutan-a71.notion.site/67b623b4c1c74c19a1085925177d4e6b
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. 宿題を一定回数以上提出し、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
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。
ID登録締切│
2024年7月12日(金)
AM10時 ※終了しました
申込締切│
2024年7月16日(火)
AM10時 ※終了しました
※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。
マイページへのログインはこちら（リンク）
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│
2024年7月12日(金)
AM10時 ※終了しました
申込締切│
2024年7月16日(火)
AM10時 ※終了しました
※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。
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