LECTURES

MLP・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ように設計された、高度なプログラムを提供します。「Practice makes perfect」の考えに基き、演習を通じての技術習得を目指します。演習では、ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な開発環境「ilect.net」を提供しており、前提知識やGPU開発環境など多くの要素を必要とするDeep Learning技術の学習においても、本題のみに集中して学習できるように講義を設計しています（ilectの詳細はこちら）。教科書として「深層学習」（機械学習プロフェッショナルシリーズ）を利用しますので受講者は必ず用意して受講に臨んでください。

• 2017年度「先端人工知能論 I」（東京大学大学院講義）
• 2017年度「Deep Learning 基礎講座」（公開講座）
• 2016年度「先端人工知能論 I」（東京大学大学院講義）
• 2016年度「Deep Learning 基礎講座」（公開講座）
• 2015年度「Deep Learning 基礎講座」（公開講座）

Deep Learning基礎講座で学んだ技術を活かし、実践的なプロジェクト形式での技術習得を目指します。GPUサーバを利用した大規模データの解析や強化学習を題材とし、実際のデータと実問題に触れながらの技術習得を目指します。

• 2017年度「先端人工知能論 II」（東京大学大学院講義）
• 2017年度「Deep Learning 応用講座」（公開講座）
• 2016年度「先端人工知能論 II」（東京大学大学院講義）

エンジニアに向けて最適化された内容の、アプリケーション指向のDeep Learning講座です。１）アプリケーション指向の内容で高度な数学的知識は不要、２）エンジニアに最適化した内容、３）一人一台独立したGPU環境が提供され、実践的な演習を中心として学習できる、といった特色があります。Deep Learningの基礎・手書き文字認識から始まり、画像認識・ニューラル言語モデル・画像生成・ゲームをプレイする人工知能などのモデルを作って学習プロセスを実行ながら重要な技術を学ぶことができます。

• dl4us.com

Deep Learning Dayは、基調講演および、Deep Learning基礎・応用講座受講生などによって実現されたプロジェクトに関するプレゼンテーションから構成されるスペシャルイベントです。

• Deep Learning Day 2017
• Deep Learning Day 2018