Lecture

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（2024年4月11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
※自律的に学習し、最後まで受講継続する意志のある方
※社会人学生もお申し込み可能です。
※大学の科目履修生・単科履修生、語学学校などを除きます。
※ 2024年4月11日時点で学生であることが証明できるもの（学生証等）を添付し応募ください。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
※一般の社会人は募集対象外です。
※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。

前提条件

・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）
・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。
・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16:50〜18:35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）
・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. 一定回数以上出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能。但し、東大院生の履修登録学生は講義当日）
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
成績優秀生には、特典があります。

・大学院授業「深層学習」と「DeepLearning基礎講座」は同時開催の講義です。2つの講義の内容およびスケジュールなど、すべて同一です。
・本講座の修了結果の連絡時期について、E資格E2024#2（24年8月30日-24年9月1日）試験に間に合うことを約束するものではありません。ご承知おきください。

修了者（学生のみ）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。)

留意事項

※東大院生で履修登録希望者については、UTASに記載されている専用フォームから申込をしてください

【東京大学の大学院生で履修登録を希望する方】
必ず、以下の１・２の両方をおこなってください。
１. UTASからの履修登録（※4月1日以降。所属先等によって履修登録期間は異なる）
２. 本ページ下部「お申し込み」欄からの申込(〜4月5日13:00まで) またはUTAS記載のフォームからの申込(4月5日13:00以降〜4月25日 正午12:00)

・本ページからの申込は、松尾研究室側で受講生を把握するためのものであり、大学の履修登録とは連動していません。
・忘れずにUTASからの履修登録をお願いいたします。
・本ページ下部からの申込が締め切られた後は、UTASやITC-LMSをご覧ください。