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。