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）
※開講日時点で、中学生、高校生、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、または入学予定であることが証明できる方 (学生証等を添付し応募ください。)
※社会人学生もお申し込み可能です。
※一般社会人、大学の科目履修生・単科履修生・聴講生、語学学校などは対象外となります。
※研究生は、以下の対象となる学校に所属している場合のみ対象となります。所属学校がわかる書類を添付してください。
※海外大学在学中、在学予定の方は、学生証、もしくは在学中であることのわかる書類を添付してください。
〈対象となる学校〉
中学校、高校を除き、以下に記載のある学校に所属していることが必要です。
・大学・短期大学・高等専門学校・学校法人一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/ichiran/mext_01853.html
・公私立短期大学一覧
https://www.mext.go.jp/b_menu/link/daigaku3.htm
・専門士の称号を付与する専修学校：
https://www.mext.go.jp/a_menu/shougai/senshuu/mext_01253.html
・専門職大学院一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senmonshoku/000009181_00007.html

・社会人
※Physical AI 講座 2026 基礎編を受講し、修了見込みの方
※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。
※ご自身に応募資格があるのかわからない等のご質問は、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。
【学生・社会人 共通のご注意事項】
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
※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。
※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いただく様お願いいたします。

前提条件（必須）

・Zoom、Googleサービス（Google ドライブ、Google フォーム、Google Colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できるPCが用意できること
・機械学習および深層学習の基礎知識を有すること
・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
※Windows/Mac/Linux推奨　
※講義・演習の実施にあたり、Dockerをご準備いただきます。
　参考：https://docs.docker.com/engine/install/　
※受講者起因によるトラブルシューティングは致しません

前提条件（推奨）

・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 (Pytorch、TensorFlow、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、ライブ配信される講義映像を、各人が自宅等で視聴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。アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です。
・ライブ配信への参加方法など詳細については、受講が決定され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。
・受講料はかかりません。
・講義日程・内容は変更になる場合がございます。

修了要件
・受講が決定された方にのみお知らせいたします。（受講の手引きに記載いたします）

修了者へのベネフィット
・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)