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講座について 東京大学では、大阪大学とともに、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 NEDO)の委託を受け、 NEDO特別講座の一環として、人工知能(AI)分野の人材不足に対 応するための即戦力人材の育成講座(AIデータフロンティアコース)を開講します。 本講座では、話題の深層学習、機械学習も取り込みつつ、AI全般を理解し、データの利活用 を推進できる人材を育成します。特に東京大学の講座では、人工知能の基礎、知能表現と論 理、探索と推論、学習と認知などの学びを通じて、コンピュータが人間に近い知的な振る舞 いをするには、どのようなメカニズムを必要とするのかを理解することを目指します。具体 的には、以下の人工知能基礎、統計的機械学習を必須科目、自然言語処理、コンピュータビ ジジョンを選択科目とし、その間に広く提供されている人工知能処理用APIについての活用の 紹介も行います。 講義:必須科目 人工知能基礎 ・知能の原理と認知科学、 ・論理とAI ・記号主義と幾何学的推論 ・ゲームとパズルの探索 ・学習と推論 ・ニューラルネットワーク ・人工生命と複雑系知能 ・最適化とメタヒューリスティックス 統計的機械学習 ・線形回帰 ・分類アルゴリズム ・k最近傍法 ・ロジスティック回帰 ・モデル選択・正則化 ・非線形モデル ・サポートベクターマシン ・決定木 ・教師なし学習 講義:選択科目 自然言語処理 NLP) ・単語の分散表現 ・リカレントニューラルネットワーク ・言語モデル ・品詞タグ付け ・構文解析 ・畳み込みニューラルネットワーク ・文書分類 ・機械翻訳 ・質問応答 コンピュータビジョン CV・特徴抽出 ・畳み込みニューラルネットワーク ・物体認識 ・物体検出 ・画像検索 ・領域分割 ・画像生成 ・行動認識 ・顔画像認識 ・画像・映像記述(言語融合) すぐに使えるAI (即AI・広く提供されている人工知能処理用APIについての活用の紹介 AIに係る日本におけるトップレベルの大学の講義と、実際にデータを扱う演習とを短期間の パッケージで受講することにより、企業が求める最先端のAI技術に係る即戦力人材を育成す る。 時間の都合上、これら全てが講義に含まれるとは限りません。 目的 概要 講義詳細

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講座について

東京大学では、大阪大学とともに、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託を受け、NEDO特別講座の一環として、人工知能(AI)分野の人材不足に対応するための即戦力人材の育成講座(AIデータフロンティアコース)を開講します。

本講座では、話題の深層学習、機械学習も取り込みつつ、AI全般を理解し、データの利活用を推進できる人材を育成します。特に東京大学の講座では、人工知能の基礎、知能表現と論理、探索と推論、学習と認知などの学びを通じて、コンピュータが人間に近い知的な振る舞いをするには、どのようなメカニズムを必要とするのかを理解することを目指します。具体的には、以下の人工知能基礎、統計的機械学習を必須科目、自然言語処理、コンピュータビジジョンを選択科目とし、その間に広く提供されている人工知能処理用APIについての活用の紹介も行います。

講義:必須科目

人工知能基礎・知能の原理と認知科学、・論理とAI・記号主義と幾何学的推論・ゲームとパズルの探索・学習と推論・ニューラルネットワーク・人工生命と複雑系知能・最適化とメタヒューリスティックス

統計的機械学習・線形回帰・分類アルゴリズム・k最近傍法・ロジスティック回帰・モデル選択・正則化・非線形モデル・サポートベクターマシン・決定木・教師なし学習

講義:選択科目

自然言語処理 (NLP)・単語の分散表現・リカレントニューラルネットワーク・言語モデル・品詞タグ付け・構文解析・畳み込みニューラルネットワーク・文書分類・機械翻訳・質問応答

コンピュータビジョン (CV)・特徴抽出・畳み込みニューラルネットワーク・物体認識・物体検出・画像検索・領域分割・画像生成・行動認識・顔画像認識・画像・映像記述(言語融合)

すぐに使えるAI (即AI)

・広く提供されている人工知能処理用APIについての活用の紹介

AIに係る日本におけるトップレベルの大学の講義と、実際にデータを扱う演習とを短期間のパッケージで受講することにより、企業が求める最先端のAI技術に係る即戦力人材を育成する。

※時間の都合上、これら全てが講義に含まれるとは限りません。

目的

概要

講義詳細

Page 2: 講座について - Learn.AIlearn-ai.org/webfiles/kobo.pdf講座について 東京大学では、大阪大学とともに、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構

講義の流れ

一定スコア未満

一定スコア以上

講義の内容

CSテスト

CS補講

人工知能基礎

統計的機械学習即AI

CV(選択)

NLP(選択)

演習

演習

評価

受講前

CSプレースメントテストについて

応募資格

受講料

受講前にCSプレースメントテストを実施します。これにより受講者のCSの知識とスキルを測り、結果と希望に応じて補講を行います。テストにはPCを用います。ご自分のノートPCをお持ち下さい。

試験に含まれる内容は下記の通りです。

アルゴリズム・1時間程度・アルゴリズムとデータ構造の基礎に関して

コンピュータシステム・CPUアーキテクチャ、メモリ階層、インターネットなど、コンピュータシステムの概要について質問します。・30分程度

プログラミング・1時間程度・Python、Java、C(C++) のいずれかを想定していますが、他の言語でも結構です。・簡単なファイルおよび文字列の処理のプログラムを書いていただきます。

・AIを使った問題解決の技術を身に着けることを希望する者・Python/C(C++)/Java またはこれに類する言語の経験者・CSテスト及び演習で使いますので、ご自分のノートPCをお持ちください

無料

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定員

20名程度※応募者多数の場合はご提出頂く自己推薦書により受講者を決定いたします

応募方法

下記の書類を準備し、応募登録フォーム(トップページにリンクがございます)からご登録をお願いします。・自己推薦書 (講座トップページに指定形式がございます)

受講の可否のお知らせはこちらからメールで致します。

募集期間

平成29年度分平成29年11月1日(水)~ 11月30日(木)

開講日

平成29年度分について

・講義、演習・2月3日(土) 9時~18時・2月10日(土) 9時~18時

・プレースメントテスト・12月9日(土) 又は 12月16日(土)のいずれか都合の良い方・13時~17時 くらいを予定しています。・いずれの日程もご都合の悪い場合はご相談ください。

・CS補講・1月20日(土)、27日(土)の二日間

参画教員

情報理工学系研究科 教授 萩谷昌己同 教授 相澤清晴同 教授 伊庭斉志同 准教授 鶴岡慶雅同 准教授 山崎俊彦同 特任講師 角谷良彦

お問合せ

実データで学ぶ人工知能講座(AIデータフロンティアコース)東京大学事務局[email protected]