大規模言語モデル

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）
※受講中に上記の条件に当てはまらないことが発覚した場合は、受講資格を取り消すことがあります。

社会人（東京大学の教職員、国家・地方公務員、研究者、スタートアップ企業の社員、メタバース工学部会員企業の社員）
※受講中に上記の条件に当てはまらないことが発覚した場合は、受講資格を取り消すことがあります。
※ご応募は1人1属性1回までです。別属性からの重複応募は無効となります。
※ご自身に応募資格があるのかわからない・どの属性にあてはまるのかわからない場合には、最も近いと判断する属性区分からお申し込みください。お問い合わせフォームからご質問をいただいてもお答えいたしかねます。
※メタバース工学部会員企業の社員の方については、ご所属企業からのご案内をお待ちください（8月予定）

※過去に受講された方の今期への申し込みは可能ですが、参加対象者やその他条件等でご案内いたしかねる場合もございますので、あらかじめご了承ください
※応募後の内容変更はできません。送信ボタンを押す前に内容をよくご確認ください。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
※本講座は下記の前提条件をご確認の上、条件が当てはまる方を対象としています。LLMのモデルのアーキテクチャーまで取り扱う実践的な講義のため、ご自身のレベルに見合っているかご確認の上ご応募ください。
※受講前提に達してない方々に関しては、松尾研の他講座（ GCI・DL基礎等）の受講を推奨します。(各講座受講対象制限あり。現在募集していません)

前提条件

・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
・毎回の講義を確実に視聴できること（録画視聴も可能）
・最低でも毎回3時間程度の自習時間が確保できること
・大学レベルの線形代数、微分積分、確率論・統計学に関する知識を有すること
・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 (PytorchTensorFlow，JAXなどのフレームワークを使ってモデルの構築・訓練・評価を行った経験があること)

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19:00〜21:00にライブ配信します（一部別日時あり）。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
・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
・講義日程・内容は変更になる場合がございます。

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. 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る
3. 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。