ニューラルネットワークの基礎からDeep Learningの革新的技術まで実践的に学べる
「深層学習/Deep Learning基礎講座」は、今年で11年目を迎える松尾・岩澤研究室主催の公開講座です。ニューラルネットワークの解説から始まり、自然言語処理や深層生成モデルに至るまで、Deep Learningを基礎から学べる実践的な内容となっています。自分で環境設定などを行う必要がなく、自宅PCから気軽に参加できます。日本のAI研究をリードする東京大学松尾・岩澤研究室からDeep Learningの世界に飛び込もう!
概要
ニューラルネットワークの基礎からDeep Learningの核心的技術まで実践的に学べる
多層パーセプトロン・ニューラルネットワークの基礎から始まり、徐々にDeep Learningの核心的技術や最新トピックが学べる実践的な内容となっています。半数以上の回で演習を行い、技術習得を目指します。ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な環境を利用するため、自分で環境設定などを行う必要がなく、本題のみに集中して学習できます。
オンライン配信となりますので、全国どこからでも受講できます。
本講座はE資格認定講座です。E資格は日本ディープラーニング協会が認定する深層学習のエンジニア資格です。本講座を修了し所定の要件(補助教材の学習等)を満たすと、E資格を受験することができます。詳細はこちら。
受講のメリット
-
01
Deep Learningの基礎から
最新技術まで
実践的に学べる -
02
自宅PCから
気軽に
受講できる -
03
要件を満たすと
E資格受験資格を
得ることができる
カリキュラム
〇原則毎週木曜日(予定)
〇時間:16:50〜18:35(予定)
〇場所:オンライン(Zoom)開催(予定)
〇各回の講義日程・講師・内容等は変更となる可能性があります。
日時 | 担当 | カリキュラム | |
---|---|---|---|
第1回 | 2025/4/10(木) 16:50〜18:35 |
松尾豊 | 人工知能の概要とディープラーニングの意義 |
第2回 | 2025/4/17(木) 16:50〜18:35 |
河野慎 鄭晟徹 |
機械学習基礎 |
第3回 | 2025/4/24(木) 16:50〜18:35 |
小林由弥 池田悠也 |
ニューラルネットワーク基礎 |
第4回 | 2025/5/1(木) 16:50〜18:35 |
谷口尚平 野辺宣翔 |
ニューラルネットワークの最適化・正則化 |
第5回 | 2025/5/15(木) 16:50〜18:35 |
大島佑太 市川大樹 |
畳み込みニューラルネットワーク |
第6回 | 2025/5/22(木) 16:50〜18:35 |
三宅大貴 調整中 |
深層学習と画像認識 |
第7回 | 2025/6/5(木) 16:50〜18:35 |
中野聡大 飯山燈 |
回帰結合型ニューラルネットワークと系列データ処理 |
第8回 | 2025/6/12(木) 16:50〜18:35 |
調整中 | Transformer基礎 |
第9回 | 2025/6/19(木) 16:50〜18:35 |
調整中 | 大規模言語モデルと自然言語処理 |
第10回 | 2025/6/26(木) 16:50〜18:35 |
岩澤有祐 高波亮介 |
表現学習と自己教師あり学習 |
第11回 | 2025/7/3(木) 16:50〜18:35 |
今泉允聡 | 深層学習の理論 |
第12回 | 2025/7/10(木) 16:50〜18:35 |
北村俊徳 | 深層強化学習 |
第13回 | 2025/7/17(木) 16:50〜18:35 |
鈴木雅大 野辺宣翔 |
深層生成モデル |
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

岩澤 有祐
Iwasawa Yusuke
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

河野 慎
Kawano Makoto
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室

鄭 晟徹
JEONG Seong Cheol
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室

小林 由弥
Kobayashi Yuya
Sony AI

池田 悠也
Ikeda Yuya
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

野辺 宣翔
Nobe Sensho
株式会社アラヤ

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

市川 大樹
Ichikawa Daiki
千葉工業大学
大学院情報科学研究科

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

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

高波 亮介
Takanami Ryosuke
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室

今泉 允聡
Imaizumi Satoshi
特別講師
東京大学先進科学研究機構

北村 俊徳
Kitamura Toshinori
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
TA・教材作成

黄 子馨
Ko Emiri
東京大学大学院
情報理工学系研究科

佐藤 燎
Sato Ryo
宮崎大学
農学部獣医学科
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)
※開講日(2025年4月10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。
※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。
学校等団体(一条学校に設置されている組織・クラス・研究室等単位等での申込)
募集案内のチラシはこちら(リンク)よりダウンロード頂けます。
学校や教職員の皆さまからのご要望にお応えし、3/10(月)より学校・クラス・研究室単位で申し込みを受け付けます。団体申込の場合は、団体責任者(教職員等)の方も受講頂けます。
・団体責任者は一条学校に直接雇用されている常勤の教職員である
・団体責任者及び受講生徒・学生が、2025年4月1日時点で有効な学生証・教職員証の提示が可能である
・団体責任者を含む教職員等1名の受講に対して各10名以上の生徒・学生等の申込(例えば教職員2名受講の場合は、生徒・学生20名以上の申込)である
※募集スケジュールは通常申込と異なりますのでご注意ください。
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16:50〜18:35(予定)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。
・本講座は東京大学大学院の授業「深層学習」と同時開催となり、これらの内容およびスケジュールなど、すべては同一です。
・E資格E2025#2(2025年8月29日-2025年8月31日)試験に間に合うことを約束するものではございません。
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
【重要】東京大学の大学院生で履修登録を希望する方 履修登録以外の学生
・下部の「履修登録して申込 東大院生」から入り、フォーム入力をしてください。
・入力内容を確認し、4月1日に改めて講座申込の案内をいたします。
・2025年度の履修申請登録期間内に「UTASからの履修登録」「UTASに記載されている専用フォームからの講座申込」の両方をおこなっていただきます。※4月1日以降。所属先等によって履修登録期間は異なる
※「ID登録して申込 履修登録以外の学生」「マイページへログイン」からは申し込まないでください。
〇募集開始 4月1日以降(予定)
〇募集締切 調整中
〇募集開始 2025年2月10日
〇募集締切 2025年3月17日 3月31日 締切延長中!
〇選考結果 3月下旬(予定)
学校等団体申込
〇募集開始 2025年3月10日
〇募集締切 2025年3月26日 17:00
〇選考結果 随時通知(先着20団体)
E資格の受験資格取得について
取得対象となる属性は、「開講日(2025年4月10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。
ID登録締切│
2025年3月28日(金) AM10時
申込締切│
2025年3月31日(月) AM10時
※履修登録を希望する東大院生は上記日程ではなく履修登録締切に従ってください
※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。
※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。
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│
2025年3月28日(金) AM10時
申込締切│
2025年3月31日(月) AM10時
※履修登録を希望する東大院生は上記日程ではなく履修登録締切に従ってください
※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。
※2024/12/28〜2025/1/5の期間のID登録/更新・お問い合わせの対応は、1/6以降に順次対応とさせていただきます。
※既にID登録済の方は、マイページにログインください。
※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。