2021年度講習会

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講座同士のレベルは上の画像のようになっております。
 

講習会のお申し込み

Canvas LMS のアカウントがある方

(慶應義塾大学の学生、大学院生など)

AIC講習会ポータルサイトへ(9月27日正午までは「アクセスが拒否されました」と出ます)

 

Canvas LMS のアカウントがない方

(慶應義塾大学病院の医療関係者、慶應義塾職員など。ただしkeio.jp(慶應義塾共通認証システム)のアカウント「慶應ID」を取得していることが必須です。)

Canvas LMSのアカウント登録が必要ですので、"今すぐ"下のフォームから登録申請をお願いします。

アカウント登録完了後、上の「AIC講習会ポータルサイトへ」のボタンからCanvas LMSにアクセスできるようになります。

アカウント登録申請フォーム

アカウント登録の申請期間は、9月18日(土)~9月29日(水)です。アカウント登録にはお時間をいただいております(10月6日が最も遅い日程となります)ので、あらかじめご了承ください。

 

※申し込み方法がわからない方、申込方法の詳細については、こちらのページをご覧ください。

よくある質問

Q. 秋学期の講習会はいつから始まりますか?
A. 2021年度は10月8日(金)からです。

Q. 秋学期の講習会はいつ申し込めばいいですか?
A. 9月27日(月)の正午から申し込みを開始いたします。
    秋学期前半・通期に行われる講習会の申し込み期間は9月27日(月)から10月8日(金)の午前10時までです。(ただし定員制の講習会は、10月4日(月)午前10時まで
    秋学期後期に行われる講習会の申込期間は11月1日(月)から11月15日(月)の午前10時までです。(ただし定員制の講習会は、11月8日(月)午前10時まで) 

Q. 同じ時間帯に被ってしまったリアルタイムとオンデマンドの講習会は両方取ることはできますか?
A. 可能です。リアルタイムの講習に参加し、オンデマンドの動画を別の時間に見ることで両方に参加することができます。
    ただし、申し込んだ(あるいは、申し込む予定の)リアルタイム配信講座と曜日が被っているオンデマンド録画配信講座の質問対応は同じ時間に行われるので注意してください。

Q. 卒業生や大学院生や休学生は参加できますか?
A. keio.jpのアカウントがあれば受講可能です。したがって、学部生(休学生含む)、大学院生は何年生でも参加できますが、残念ながら卒業生は参加できません。

Q. 講習会は複数個申し込めますか?
A. はい、いくつでも申し込み可能です。Canvas LMSのポータルサイト「2021年度秋学期 AIC講習会」からの申し込みになります。(9月27日正午からアクセスできます)
複数個申し込むときの申込手順は以下を参考にしてください。
 (1) 受講を希望する講習会名をクリックして、リンク先の「コースへの登録」ボタンをクリックすると申込みが完了します。
 (2) 申込が完了した後、別の講習会に申し込むためには、「コースに移動」ボタンをクリックして、コースページに移動します。
 (3) コースページのホーム画面に表示される、”他の講習会に申し込む場合はこちらから” の「2021年度秋学期 AIC講習会」をクリックすると、Canvas LMS の2021年度秋学期のポータルサイト「2021年度秋学期 AIC講習会」に戻るので、(1)に戻って同じ操作を繰り返します。
 2021年度はオンライン開催のため人数制限が無いので、同じ時間帯でも複数申し込んで良く、数回受けて良いと思った方を続けられます。

Q. 途中で受講をやめることはできますか?
A. はい、大丈夫です。ですので、例えばレベルの違う2つの講義などで迷ったら、両方申し込んで参加してみて、自分のレベルに合うものを最後まで受講する、ということも可能です。
また、受講を取りやめる場合にも特別な連絡は必要ありませんので、お気軽にお申し込みください。

Q. 授業に関する質問はどのようにすればよいのでしょうか?
A. Slackのチャンネルを使って講師と連絡がとれるようになっていますので、そちらでスクショやコードを共有していただくことで質問が可能です。

講習会申込に関する注意

  • 秋学期前半・通期に行われる講習会の申し込み期間は9月27日(月)から10月8日(金)の午前10時までです。(ただし定員制の講習会は、10月4日(月)午前10時まで
    秋学期後期に行われる講習会の申込期間は11月1日(月)から11月15日(月)の午前10時までです。(ただし定員制の講習会は、11月8日(月)午前10時まで) 
  • オンデマンド録画配信講座は、同じ曜日のものでも好きなだけ申し込むことができます。
    申し込んだ(、あるいは、申し込む予定の)リアルタイム配信講座と曜日が被っているオンデマンド録画配信講座も申し込んで構いません。ただし、リアルタイム授業と質問対応は同じタイミングに行われます。
  • 申し込み方法については、こちらのページを参照してください。

講習会に関する注意

  • AICの講習会はすべて無料となっております。
  • AICの講習会を受講しても進級や卒業に必要な単位の加算、成績評価等もありません。しかし、受講後は是非この経験をAICでの活動や今後のキャリア構築に役立ててください。

 

2021年度秋学期

秋学期前半(10月中旬~11月中旬)

日程

月曜:10/11, 10/18, 10/25, 11/1, 11/8
火曜:10/12, 10/19, 10/26, 11/2, 11/9
水曜:10/13, 10/20, 10/27, 11/3, 11/10
木曜:10/14, 10/21, 10/28, 11/4, 11/11
金曜:10/8, 10/15, 10/22, 10/29, 11/12

講習一覧(赤字は秋学期通期で開講)

講座名 授業形態 曜日 備考
量子コンピュータ入門 オンデマンド  
女子AI勉強会 リアルタイム 定員制、秋学期通期で開講
深層学習入門 自然言語処理編 オンデマンド  
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) オンデマンド 秋学期通期で開講
AIのための初心者向けPython入門 オンデマンド  
ゲーム理論入門 リアルタイム  
AI医療入門(発展) リアルタイム 秋学期通期で開講
競技プログラミング勉強会 リアルタイム 秋学期通期で開講

 

各講習の詳細

量子コンピュータ入門
量子コンピュータ、特に量子アルゴリズムの基礎について理解し、Python(Qulacs,Qiskit)を用いて実際にプログラミングできるようにするための講習会です。
量子力学に関する前提知識は必要とせず、必要な部分については講習会内で適宜説明します。
手計算で解くことのできる量子アルゴリズムの問題を用意しているため、確実に量子アルゴリズムを理解することができます。
また、量子プログラミングの演習を多く取り入れているため、量子アルゴリズムを実装する力を身に着けることができます。
女子AI勉強会
女子限定でこれからAIについて勉強してみたい方や興味があるというような初学者向けの全10回の講習会です。AIとは何かというような基本的な内容をグループワークやクイズを含めて、インタラクティブに進めていきます。後半にはグループ対抗のAIに関するアイデアソンを行います。それらの中で女子でエンジニアを目指す学生同士の横のつながりを作れることもこの講習会の特徴の一つです。
深層学習入門 自然言語処理編
自然言語処理とは、自然言語(=普段人間が会話に使用している言語)をコンピュータを使って処理する技術のことです。
この講義ではPythonをある程度理解している人を対象に、細かい理論的は扱わず、Pythonでの自然言語処理の実装をメインに講義していきます。
MeCabを使った形態素解析、tenserflowやRNN、その発展であるLSTMを使った実際の文章分類モデル、それを発展させた簡易的なスパムメール判定機を実装するところまでやります。
また、最後にAttentionやBertなどの最新の自然言語処理技術についての説明も行います。
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編)
古典的な機械学習および深層学習について、よりadvancedな内容を取り扱います。
本講習会ではまず下準備として線形代数と確率・統計の内容に触れたのちに、数学的な理論を中心に機械学習の代表的な手法、理論について解説を行います。
基本的に授業は資料を配布し講義スタイルの形式をとり、60分理論の講義+30分Pythonで実装の構成をとります。
実装のパートに関しては、ライブラリに頼らないフルスクラッチ実装を行うことで受講者には授業内容の定着を目指してもらいます。
『Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)』で説明した内容に関して理論的な面から深掘りをしていくので、受講者は上記講習会を受けていると望ましいです。
AIのための初心者向けPython入門
本プログラムはこれからPythonを始めたいという方に向けた講習会です。
Pythonの実行環境を準備するところからスタートし、Pythonの基礎の習得とプログラミングの面白さを知ってもらうことを目的とし、全5回行います。
講習では、プログラミングの基礎となる演算や構文のルールを解説し、各回演習の時間を設け、自ら手を動かしコーディングしていく中で習得してもらいます。
最終回では、これらの知識を用いた簡単なゲームの開発を行います。
ゲーム理論入門
近年の人工知能の使い先として、囲碁や将棋、チェスなどといった1対1で行うゲームに用いられていることが挙げられます。計算機のメリットとして、数多くの単純な計算を高速に正確に行うことができます。しかし、計算機において複雑な思考を扱うには設計者がゲームに関する十分な知識を持たなくてはなりません。このプロジェクトでは、ゲームにおいて用いられている様々な事柄を説明していきます。また、各回の後半では前半で取り扱ったことを実際にプログラミングしていくことで理解を深めていきます。最終回では小さいゲームの大会を行おうと思っています。なお、演習はPythonで行います。
AI医療入門(発展)
21世紀にはいり、人工知能の進展が注目され、様々な分野での実用化が始まっています。期待が高まる一方、現実的に活用な範囲と、期待値のみが先行しているケースも見られます。医療分野でのAIの活用は、基礎研究からスタートしていますが、それらの進化は極めて速く、これまでの医学の歴史から見ると各段のスピードで、変化しています。本講座では、これらを整理し、医学に携わる学生の皆さんに、きちんとしたAIの知識を習得してもらい、様々な医療分野での適用について、正しい理解と今後の活用についての基礎を習得し、新しいAIの活用を考えることができるような、人材となることを目的としています。
競技プログラミング勉強会
ICPCへの参加を目標に、競技プログラミングの勉強会を行います。
基本的には目標がICPCということもあり実装はC++での紹介になりますが、Pythonでも一部を除いて問題ありません。アルゴリズムやデータ構造についての学習になるため、プログラミング初心者に向けての基本的な言語解説は初回のみで簡潔に済ませるので、講義でわからない部分はAtCoder社のAPG4b等で学習することをおすすめします。
講義回、バーチャルコンテストとその解説を行う回を交互に行います。講義の回には講義で扱った題材に関連した問題を練習として紹介します。

秋学期後半(11月中旬~1月上旬)

日程

月曜:11/15, 11/29, 12/6, 12/13, 12/20
火曜:11/16, 11/30, 12/7, 12/14, 12/21
水曜:11/17, 12/1, 12/8, 12/15, 12/22
木曜:11/25, 12/2, 12/9, 12/16, 12/23
金曜:競技プログラミング勉強会:12/3, 12/10, 12/17, 12/24 ,1/7
   ROS(Robot Operating System)入門:11/12, 12/3, 12/10, 12/17, 12/24

講習一覧(赤字は秋学期通期で開講)

講座名 授業形態 曜日 備考
深層学習入門 画像処理編 オンデマンド  
女子AI勉強会 リアルタイム 定員制、秋学期通期で開講
深層学習による生成モデリング リアルタイム 定員制
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) オンデマンド 秋学期通期で開講
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(初級編) オンデマンド  
AI起業入門 リアルタイム  
AI医療入門(発展) リアルタイム 秋学期通期で開講
深層学習入門 音声処理編 オンデマンド  
ROS(Robot Operating System)入門 オンデマンド  
競技プログラミング勉強会 リアルタイム 秋学期通期で開講

 

各講習の詳細

深層学習入門 画像処理編
AIが画像を認識・分類するとはどういうことかを学び、Pythonを用いて簡単な画像分類のプログラムを書きます。
第1回で深層学習の基礎を、第2回以降で画像についての深層学習を扱います。
tensorflowやkerasというフレームワークを使ってプログラムを書き、その背景にある理論を解説、というセットを繰り返していきます。
最終的には畳み込みニューラルネットワークの概要を理解し、ハイパーパラメータの決め方を考えられるようになることを目標とします。
前提知識は要りませんが、Pythonが1からだと少し自習が必要になる可能性があります。
女子AI勉強会
女子限定でこれからAIについて勉強してみたい方や興味があるというような初学者向けの全10回の講習会です。AIとは何かというような基本的な内容をグループワークやクイズを含めて、インタラクティブに進めていきます。後半にはグループ対抗のAIに関するアイデアソンを行います。それらの中で女子でエンジニアを目指す学生同士の横のつながりを作れることもこの講習会の特徴の一つです。
深層学習による生成モデリング
GAN -Generative Adversarial Networks-とは、乱数から画像を生成するネットワークと画像の真贋を 判別するネットワークを競合させて学習させることで、まるで本物のような画像を生成する技術です。 この講習会では、pythonや機械学習の知識がある方を対象に、GANを中心とした画像生成技術の解説を行います。また、実際に、皆さん自身で計算機を用いたプログラミングや画像生成の実習をおこなっていただき、結果を確認していきます。 取り扱う技術としてはVAE、DCGAN、PGGAN、SRGAN、pix2pix、CycleGANなどを予定しています。
講習会はリアルタイムで行いますが、計算機を用いたプログラミングや実習には時間がかかるため、講習会と講習会の間の1週間を使って学習していただきます。 講義では質問タイムや動作を確認した環境を提供することで、実装上の問題を解決します。 実装に用いる計算機資源としては、AICが所有するGPUサーバーを1人1台使用します。GPUを使ったことがない方にとってはその実力を知る機会にもなると思います。
ただし、この講習会では計算機資源に限りがあるため、受講者の数を制限します。申し込み時に自身の知識レベルやスキル、この講習会に対する希望や熱意などを伝えていただき、適切なレベルとやる気のある方に受講していただきます。
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編)
古典的な機械学習および深層学習について、よりadvancedな内容を取り扱います。
本講習会ではまず下準備として線形代数と確率・統計の内容に触れたのちに、数学的な理論を中心に機械学習の代表的な手法、理論について解説を行います。
基本的に授業は資料を配布し講義スタイルの形式をとり、60分理論の講義+30分Pythonで実装の構成をとります。
実装のパートに関しては、ライブラリに頼らないフルスクラッチ実装を行うことで受講者には授業内容の定着を目指してもらいます。
『Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)』で説明した内容に関して理論的な面から深掘りをしていくので、受講者は上記講習会を受けていると望ましいです。
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)
機械学習初心者向けの講習会です。
『AIのための初心者向けPython入門』の次の講習会という位置づけで、実装ベースでscikit-learnというライブラリを使いこなせるようになることを目指します。(上記講習会を受けていなくても可。)
pandasを用いた前処理と特徴量エンジニアリング、ロジスティック回帰やSVMなど様々なモデル、次元削減と言ったツールの紹介を行い、受講者にはデータ分析やAIを使いこなす上で必要な武器を揃えてもらうことを目的とします。
AI起業入門
近年GoogleやAmazonといったAIを活用した会社が非常に大きなインパクトを生み出しています。 ソフトバンク孫正義社長は「AIを制するものが未来を制する」と力説されていますが、言い換えれば"AI起業"で成功する人が未来を制します。 本講座はその入門編として、大学の研究成果を活用した起業家や学生起業家の話を聞きながら実際にグループワークでAIを活用して どんなビジネスチャンスがあるのかを議論してみます。限られた時間ですが、新しいビジネスを考える楽しさを伝えられればと思います。 特に前提知識は要りませんが、これからAIや起業を勉強したいという学生はぜひ受講してください!
深層学習入門 音声処理編
この講義では、Pythonをある程度理解している人を対象に、理論的な部分を多少扱いながら、Pythonでの音声処理の実装をメインに講義していきます。
まずは、音声データの適切な前処理方法について説明し実装を行います。 その実装の際に、数学的な背景知識(FFTやサンプリング定理など最低限必要な理論的知識)を紹介します。
それらを踏まえ、RNNやLSTMなどを用いた実際の音声処理モデルの実装をインタラクティブに講義します。
また、最後に深層学習を応用した最新の音声処理技術についてモデルを紹介し、実装を通して学んでいきます。
AI医療入門(発展)
21世紀にはいり、人工知能の進展が注目され、様々な分野での実用化が始まっています。期待が高まる一方、現実的に活用な範囲と、期待値のみが先行しているケースも見られます。医療分野でのAIの活用は、基礎研究からスタートしていますが、それらの進化は極めて速く、これまでの医学の歴史から見ると各段のスピードで、変化しています。本講座では、これらを整理し、医学に携わる学生の皆さんに、きちんとしたAIの知識を習得してもらい、様々な医療分野での適用について、正しい理解と今後の活用についての基礎を習得し、新しいAIの活用を考えることができるような、人材となることを目的としています。
ROS(Robot Operating System)入門
ROS(Robot Operating System)はロボットのソフトウェア開発をサポートするライブラリやツールを提供するミドルウェアです。現在様々な企業や研究機関でロボット開発に用いられており、ROSを扱える人材の需要は高まってきていると感じます。 本講座ではROS、及びROSに付随する可視化ツールであるRvizとシミュレータであるGazeboの基本的な使い方について学び、最終的にはGazebo上で簡易的な差動二輪ロボット(ルンバのような2輪ロボット)の動作シミュレーションを行うことを目指します。前提知識は特に必要ありません!(Linuxコマンドについての知識やC++についての知識があるとより理解が進みやすいと思います)
競技プログラミング勉強会
ICPCへの参加を目標に、競技プログラミングの勉強会を行います。
基本的には目標がICPCということもあり実装はC++での紹介になりますが、Pythonでも一部を除いて問題ありません。アルゴリズムやデータ構造についての学習になるため、プログラミング初心者に向けての基本的な言語解説は初回のみで簡潔に済ませるので、講義でわからない部分はAtCoder社のAPG4b等で学習することをおすすめします。
講義回、バーチャルコンテストとその解説を行う回を交互に行います。講義の回には講義で扱った題材に関連した問題を練習として紹介します。

2021年度春学期(全てオンラインで開催)

春学期に行われる講習会の申し込み期限は、春学期前半の講座は4月19日、春学期後半の講座は5月26日です。

講習会の時間は、原則18:15~19:45です。ただし、リアルタイム配信講座(下表参照)は、講師の都合等で多少変動する可能性があります。
また、オンデマンド録画配信講座(下表参照)の表中の曜日は、質問対応を行う曜日を示しています。

春学期前半(4月下旬~6月上旬)

日程

月曜:4/26, 5/3, 5/10, 5/17, 5/24
火曜:4/27, 5/4, 5/11, 5/18, 5/25
水曜:4/28, 5/12, 5/19, 5/26, 6/2
木曜:5/6, 5/13, 5/20, 5/27, 6/3
金曜:4/30, 5/7, 5/14, 5/21, 5/28

講習一覧(赤字は春学期通期で開講)

講座名 授業形態 曜日 備考
Unityでゲームアプリ開発入門 リアルタイム 春学期通期で開講
Deep Learning Instituteを使ったJetson Nano 入門 リアルタイム 春学期後期開講科目:プロダクト開発関連講習会、秋学期コンテストとセット
量子コンピュータ入門 オンデマンド  
競技プログラミング勉強会 リアルタイム 春学期通期で開講
人工知能における数学基礎 リアルタイム  
基礎から学ぶ深層学習 リアルタイム  
深層学習入門 自然言語処理編 オンデマンド  
AIのための初心者向けPython入門 オンデマンド  
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) リアルタイム 春学期通期で開講

 

各講習の詳細

Unityでゲームアプリ開発入門
プログラミング初心者を対象とした、C#言語及びUnityの基礎的な知識を獲得する為の講義です。
実装ベースで実際にコーディングを行い理解を深めながら、簡単なゲーム作品を仕上げることを目標とします。
また、続けて受講することが望ましい『Unityでゲームアプリ開発入門(春後半)』に向けての基盤固めをし、両講義を通じて最終的に各受講者が自力で更なる学習を行えるような水準に達することを目指します。
Deep Learning Institute を使ったJetson Nano 入門
NVIDIA様との企業企画である「JETSON AI SPECIALISTを取ろう」では、Jetson AI Specialist取得を目標として、AIプロダクト開発未経験者を対象としたJetson Nanoワークショップとプロダクト開発コンテストを(一連の企画として)開催します。
この講習会では、Jetson Nanoワークショップのうち、NVIDIA様のDeep Learning Institute(DLI)を用いてJetson Nanoプロダクト開発で必要となるコンピュータビジョン(主に画像)入門を行います。
ワークショップにはNVIDIAの方に参加いただき、企業企画担当者やTAと共に講義を行います。
量子コンピュータ入門
量子コンピュータ、特に量子アルゴリズムの基礎について理解し、Python(Qulacs,Qiskit)を用いて実際にプログラミングできるようにするための講習会です。
量子力学に関する前提知識は必要とせず、必要な部分については講習会内で適宜説明します。
手計算で解くことのできる量子アルゴリズムの問題を用意しているため、確実に量子アルゴリズムを理解することができます。
また、量子プログラミングの演習を多く取り入れているため、量子アルゴリズムを実装する力を身に着けることができます。
競技プログラミング勉強会
ICPCへの参加を目標に、競技プログラミングの勉強会を行います。
基本的には目標がICPCということもあり実装はC++での紹介になりますが、Pythonでも一部を除いて問題ありません。アルゴリズムやデータ構造についての学習になるため、プログラミング初心者に向けての基本的な言語解説は初回のみで簡潔に済ませるので、講義でわからない部分はAtCoder社のAPG4b等で学習することをおすすめします。
講義回、バーチャルコンテストとその解説を行う回を交互に行います。講義の回には講義で扱った題材に関連した問題を練習として紹介します。
人工知能による数学基礎
今日注目されている人工知能(AI)において、数学が大いに役立っています。
この講習会では人工知能を勉強するにあたって、特に必要になるであろう「微分と積分」、「行列とベクトル」、「統計」の基礎的な部分を説明していきます。
これらは内容が進んで行くと融合して登場してきます。
これを理解するためにはやはり基礎の理解が必要不可欠です。
また、講義で説明したことをプログラムで書く演習も用意しています。
演習の時間では担当者はPythonを用いて説明しますが、自信があれば自分の好きな言語で書いてよいです。
基礎から学ぶ深層学習
基本的には過去に行った『深層学習入門 深層学習編』の内容をもとに対話型でオンラインの授業を行いますが、教材の内容が若干古いことと、主要フレームワークがKerasからPyTorchへと移行したこともあり、その時代の変容に合わせて講義資料を新たに書き換えた上で講義を行います。
内容としては,深層学習で最も一般的に使われている多層パーセプトロンについてその理論的な部分までの解説を交えたうえ実際に実装したのち、主に言語処理や自動運転などへの深層学習の応用を解説し適宜実装を行います。
深層学習入門 自然言語処理編
自然言語処理とは、自然言語(=普段人間が会話に使用している言語)をコンピュータを使って処理する技術のことです。
この講義ではPythonをある程度理解している人を対象に、細かい理論的は扱わず、Pythonでの自然言語処理の実装をメインに講義していきます。
MeCabを使った形態素解析、tenserflowやRNN、その発展であるLSTMを使った実際の文章分類モデル、それを発展させた簡易的なスパムメール判定機を実装するところまでやります。
また、最後にAttentionやBertなどの最新の自然言語処理技術についての説明も行います。
AIのための初心者向けPython入門
本プログラムはこれからPythonを始めたいという方に向けた講習会です。
Pythonの実行環境を準備するところからスタートし、Pythonの基礎の習得とプログラミングの面白さを知ってもらうことを目的とし、全5回行います。
講習では、プログラミングの基礎となる演算や構文のルールを解説し、各回演習の時間を設け、自ら手を動かしコーディングしていく中で習得してもらいます。
最終回では、これらの知識を用いた簡単なゲームの開発を行います。
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編)
古典的な機械学習および深層学習について、よりadvancedな内容を取り扱います。
本講習会ではまず下準備として線形代数と確率・統計の内容に触れたのちに、数学的な理論を中心に機械学習の代表的な手法、理論について解説を行います。
基本的に授業は資料を配布し講義スタイルの形式をとり、60分理論の講義+30分Pythonで実装の構成をとります。
実装のパートに関しては、ライブラリに頼らないフルスクラッチ実装を行うことで受講者には授業内容の定着を目指してもらいます。
『Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)』で説明した内容に関して理論的な面から深掘りをしていくので、受講者は上記講習会を受けていると望ましいです。

春学期後半(6月上旬~7月上旬)

日程

月曜:5/31, 6/7, 6/14, 6/21, 6/28
火曜:6/1, 6/8, 6/15, 6/22, 6/29
水曜:講習無し
木曜:講習無し
金曜:6/4, 6/11, 6/18, 6/25, 7/2

講習一覧(赤字は春学期通期で開講)

講座名 授業形態 曜日 備考
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(初級編) オンデマンド  
プロダクト開発関連講習会 リアルタイム 春学期前期開講科目:Deep Learning Instituteを使ったJetson Nano 入門、秋学期コンテストとセット
Unityでゲームアプリ開発入門 リアルタイム 春学期通期で開講
深層学習入門 音声処理編 オンデマンド  
競技プログラミング勉強会 リアルタイム 春学期通期で開講
深層学習入門 画像処理編 オンデマンド  
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) リアルタイム 春学期通期で開講


※AI医療入門(基礎)春学期後半にオムニパス形式で4日間開講されます。日程は以下の通りです。(曜日が不規則なのでご注意ください。)
Google社 6/10 ()18:15 - 19:45
AWS社 6/16 () 18:15 - 19:45
Microsoft社 6/24 () 18:15 - 19:45
IBM社 6/30 () 18:15 - 19:45

各講習の詳細

Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)
機械学習初心者向けの講習会です。
『AIのための初心者向けPython入門』の次の講習会という位置づけで、実装ベースでscikit-learnというライブラリを使いこなせるようになることを目指します。(上記講習会を受けていなくても可。)
pandasを用いた前処理と特徴量エンジニアリング、ロジスティック回帰やSVMなど様々なモデル、次元削減と言ったツールの紹介を行い、受講者にはデータ分析やAIを使いこなす上で必要な武器を揃えてもらうことを目的とします。
プロダクト開発関連講習会
NVIDIA様との企業企画である「JETSON AI SPECIALISTを取ろう」では、Jetson AI Specialist取得を目標として、AIプロダクト開発未経験者を対象としたJetson Nanoワークショップとプロダクト開発コンテストを(一連の企画として)開催します。
この講習会では、Jetson Nanoワークショップのうち、NVIDIA様のDeep Learning Institute(DLI)を用いてJetson Nanoプロダクト開発で必要となるコンピュータビジョン(主に画像)入門を行います。
ワークショップにはNVIDIAの方に参加いただき、企業企画担当者やTAと共に講義を行います。
Unityでゲームアプリ開発入門
プログラミング初心者を対象とした、C#言語及びUnityの基礎的な知識を獲得する為の講義であり、実装ベースで実際にコーディングを行い理解を深めながら、簡単なゲーム作品を仕上げることを目標とします。
また、『Unityでゲームアプリ開発入門(春前半)』と合わせて、最終的に各受講者が自力で更なる学習を行えるような水準に達することを目指します。
深層学習入門 音声処理編
この講義では、Pythonをある程度理解している人を対象に、理論的な部分を多少扱いながら、Pythonでの音声処理の実装をメインに講義していきます。
まずは、音声データの適切な前処理方法について説明し実装を行います。 その実装の際に、数学的な背景知識(FFTやサンプリング定理など最低限必要な理論的知識)を紹介します。
それらを踏まえ、RNNやLSTMなどを用いた実際の音声処理モデルの実装をインタラクティブに講義します。
また、最後に深層学習を応用した最新の音声処理技術についてモデルを紹介し、実装を通して学んでいきます。
競技プログラミング勉強会
ICPCへの参加を目標に、競技プログラミングの勉強会を行います。
基本的には目標がICPCということもあり実装はC++での紹介になりますが、Pythonでも一部を除いて問題ありません。アルゴリズムやデータ構造についての学習になるため、プログラミング初心者に向けての基本的な言語解説は初回のみで簡潔に済ませるので、講義でわからない部分はAtCoder社のAPG4b等で学習することをおすすめします。
講義回、バーチャルコンテストとその解説を行う回を交互に行います。講義の回には講義で扱った題材に関連した問題を練習として紹介します。
深層学習入門 画像処理編
AIが画像を認識・分類するとはどういうことかを学び、Pythonを用いて簡単な画像分類のプログラムを書きます。
第1回で深層学習の基礎を、第2回以降で画像についての深層学習を扱います。
tensorflowやkerasというフレームワークを使ってプログラムを書き、その背景にある理論を解説、というセットを繰り返していきます。
最終的には畳み込みニューラルネットワークの概要を理解し、ハイパーパラメータの決め方を考えられるようになることを目標とします。
前提知識は要りませんが、Pythonが1からだと少し自習が必要になる可能性があります。
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(中級編)
古典的な機械学習および深層学習について、よりadvancedな内容を取り扱います。
本講習会ではまず下準備として線形代数と確率・統計の内容に触れたのちに、数学的な理論を中心に機械学習の代表的な手法、理論について解説を行います。
基本的に授業は資料を配布し講義スタイルの形式をとり、60分理論の講義+30分Pythonで実装の構成をとります。
実装のパートに関しては、ライブラリに頼らないフルスクラッチ実装を行うことで受講者には授業内容の定着を目指してもらいます。
『Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)』で説明した内容に関して理論的な面から深掘りをしていくので、受講者は上記講習会を受けていると望ましいです。