講習会について

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。
  • AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座以外の、秋学期に行われる講習会の申し込み期限は10月5日です。
    (AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座の締め切りは10月1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。
  • AICの講習会を受講しても進級や卒業に必要な単位に加算されません。しかし、成績評価等もございませんので、ぜひお気軽にご参加下さい。
  • 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。
    また、表中で同じ曜日になっているオンデマンド講習会の質問対応(例:「深層学習入門 画像処理編」の質問対応と「量子コンピュータ入門」の質問対応)も同じタイミングに行われます。ご注意下さい。
  • メールアドレスが@keio.jpで終わるものでなければ申込みできませんので、日吉ITCのページを参考にして、送受信ができる準備をしてから申し込んでください。
  • 申し込みには、指定のGoogleフォームを用いてください。
  • オンデマンド講習会の受講方法がよく分からない方はこちらのページへ!

 

 申し込みフォームに行こうとすると「権限がありません」が表示された人へ

  • keio.jp以外のIDでGoogleにログインしている状態です。今お使いのGoogleアカウントからログアウトし、keio.jpにログインしてからフォームにアクセスしてみて下さい。

 

講習会.jpg

講座同士のレベルは上の画像のようになっております。矢印のついているものはその順に受講していくとスムーズに理解できると思われます。

2020年度秋学期(全てオンラインで開催)

AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座以外の、秋学期前半に行われる講習会の申し込み期限は10月5日です。
(AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座の締め切りは10月1日です)

また、秋学期後半に行われる講習会の申し込み期限は11月12日です。

秋学期前半

日程

月曜:10/12, 10/19, 10/26, 11/2, 11/9
火曜:講習無し
水曜:10/14, 10/21, 10/28, 11/4, 11/11 (ただし、AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座のみ10/5(月曜)にも授業あります)
木曜:10/15, 10/22, 10/29, 11/5, 11/12
金曜:10/16, 10/23, 10/30, 11/6, 11/13

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
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) リアルタイム 秋学期通期で開講
女子AI勉強会 リアルタイム 秋学期通期で開講
量子コンピュータ入門 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  
AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座 リアルタイム 秋学期通期で開講
深層学習入門 自然言語処理編 リアルタイム  
深層学習入門 深層学習編 リアルタイム  
競技プログラミング勉強会 ※1 リアルタイム 春学期の続き
機械学習輪講 ※1 リアルタイム 通年で開講
AIのための初心者向けPython入門 オンデマンド  
Unityでアプリ開発入門 リアルタイム 秋学期通期で開講

※1:この2つの講座は、春学期とセットですが、秋学期からの申し込み・参加も可能です。(ただし内容は途中からとなります)

各講習の詳細

Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編)
本講習会では、「Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)」で取り扱ったトピックを中心にさらに発展的な内容を取り扱います。機械学習モデル等の理論面についてさらに掘り下げた内容の解説、ライブラリのフルスクラッチ実装を目指した実習等を通して、機械学習に関してより深い理解ができることを目指します。さらに、線形代数、確率統計といった応用数学の説明を行い、今後機械学習を独習する際に必要な基礎を身につけることを目指します。また適宜、機械学習を学ぶ上でおすすめな参考書籍や周辺分野の話も行います。
女子AI勉強会
女子AI勉強会では、機械学習に興味があり積極的に学びたいと考えている女子学生を対象としています。文系の方、理系の方、初心者の方でも興味があれば誰でも大歓迎です!本勉強会では機械学習に興味がある女子学生の人脈形成と機械学習とは何か理解すること、いつか来る卒論の作成などにあたって機械学習を用いた問題解決をするきっかけを作ることを目的としています。そのため、Pythonと機械学習の基礎について学習した後、グループワークや現役エンジニアとの交流などを行う予定です。
量子コンピュータ入門
2019年Googleが量子超越を特定の問題で実証したことは記憶に新しい。量子コンピュータが実社会の課題に応用される日も近い。本講座は量子力学の知識を前提としない、量子アルゴリズムの入門講座で、基礎的なプログラミングスキルと線形代数の知識があれば理解できるようになっている。量子コンピュータの応用先と背景となるアルゴリズムをセットで理解することを目的とする。
AIのための初心者向けPython入門
Python初心者、プログラミング初心者対象の講座です。全5回を予定しており、前半3回では、Pythonの開発環境の準備からスタートし、プログラムの基本的な文法やライブラリの使い方を学習します。後半2回では、Pythonを用いてできることの紹介として、画像処理と機械学習(Deep Learning)を扱い、Pythonを活用することのイメージを持ってもらうことを目的とします。事前に準備する資料に沿って講習会を行い、各回簡単な自主課題を出すことも予定しています。
AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座
起業とは何なのか?どのようなメリットがあるのか、どんな能力が必要なのかををまず学びます。その後、超大物ゲストの方々の講演を聞き、具体的なエピソードからどのような能力を伸ばしたらよいかを学びます。
カメラオンでの受講が必要で、ディスカッションや発言の指名もありますが、その代わりにとても有益な授業を受けられる貴重な機会なので、奮ってご参加ください!
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,各種機械学習を使った実際の文章分類モデルやword2vec,文章生成モデルを実装するところまでやる予定です.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.
深層学習入門 深層学習編
流行の「深層学習」のうち、基本的な部分を理論から実装まで幅広く行います。Pythonを用いて、事前に用意したテキストを解説を交えてオンラインで行います。 計算資源は、外部のものを用いるため、心配ご無用です。 ある程度線形代数の知識があった方が気持ち楽になります。ただ、こちらからもある程度解説いたします。
競技プログラミング勉強会
競技プログラミングについての講義とバーチャルコンテストを交互に行い、講義では基本的なものから少し発展的なものまでアルゴリズムやデータ構造を題材に扱う。対象者は競技プログラミングに興味がある人であり、初心者向けの内容から進めていくので特別な知識は必要としない。ただ、進度が少し早いので全て理解するには自習等を行う必要があるかもしれないが何ができるかを知るだけでも役に立つと思われる。
機械学習輪講
NeurIPSやAAAIなどに投稿されている実際の機械学習の論文を参加者がスライドでまとめて,他の参加者に向けて解説する参加型の講座です.実際の論文を読み解くのは骨の要ることですが,最先端の動向を知ることができる最短の方法とも言えます.
AIのための初心者向けPython入門
Python初心者、プログラミング初心者対象の講座です。全5回を予定しており、前半3回では、Pythonの開発環境の準備からスタートし、プログラムの基本的な文法やライブラリの使い方を学習します。後半2回では、Pythonを用いてできることの紹介として、画像処理と機械学習(Deep Learning)を扱い、Pythonを活用することのイメージを持ってもらうことを目的とします。事前に準備する資料に沿って講習会を行い、各回簡単な自主課題を出すことも予定しています。
Unityでアプリ開発入門
プログラミング初心者を対象にした、UnityとC#言語の基礎的な知識を獲得する為の講習会です。配布するサンプルのコードを基にして、実際にコーディングを行うことで理解を深めながら、玉転がしや3Dシューティングゲームといった簡単なゲーム作品を制作していきます。また、全体を通して各受講者が自力で更なる学習を行えるようになることを目標にします。Unityでは3Dゲームやスマホ向けのアプリを作ることができ、実際の挙動が見て分かりやすいので、これからプログラミングを始めてみようという方におすすめです。

秋学期後半

日程

月曜:11/16, 11/30, 12/7, 12/14, 12/21
火曜:講習無し
水曜:11/18, 11/25, 12/2, 12/9, 12/16 (ただし、AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座のみ12/23にも授業あります)
木曜:11/19, 11/26, 12/3, 12/10, 12/17
金曜:11/20, 11/27, 12/4, 12/11, 12/18

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
Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編) リアルタイム 秋学期通期で開講
女子AI勉強会 リアルタイム 秋学期通期で開講
深層学習入門 強化学習編 オンデマンド  
Pythonを用いた初心者向け実践入門(初級編) オンデマンド  
AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座 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 リアルタイム  
深層学習入門 画像処理編 オンデマンド  
AI医療入門(発展) リアルタイム / オンデマンド  
機械学習輪講 ※1 リアルタイム 通年で開講
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(初級編) オンデマンド  
Unityでアプリ開発入門 リアルタイム 秋学期通期で開講

※1:この講座は、春学期とセットですが、秋学期からの申し込み・参加も可能です。(ただし内容は途中からとなります)

各講習の詳細

Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(中級編)(秋学期前半とセットで開講)
本講習会では、「Pythonを用いた初心者向けAI実践講座(初級編)」で取り扱ったトピックを中心にさらに発展的な内容を取り扱います。機械学習モデル等の理論面についてさらに掘り下げた内容の解説、ライブラリのフルスクラッチ実装を目指した実習等を通して、機械学習に関してより深い理解ができることを目指します。さらに、線形代数、確率統計といった応用数学の説明を行い、今後機械学習を独習する際に必要な基礎を身につけることを目指します。また適宜、機械学習を学ぶ上でおすすめな参考書籍や周辺分野の話も行います。
女子AI勉強会(秋学期前半とセットで開講)
女子AI勉強会では、機械学習に興味があり積極的に学びたいと考えている女子学生を対象としています。文系の方、理系の方、初心者の方でも興味があれば誰でも大歓迎です!本勉強会では機械学習に興味がある女子学生の人脈形成と機械学習とは何か理解すること、いつか来る卒論の作成などにあたって機械学習を用いた問題解決をするきっかけを作ることを目的としています。そのため、Pythonと機械学習の基礎について学習した後、グループワークや現役エンジニアとの交流などを行う予定です。
深層学習入門 強化学習編
講座では、強化学習と強化学習への深層学習の活用の解説を行います。強化学習の基礎事項から説明を行い、深層学習の基礎的な理論、フレームワークの使い方の説明を行うため、強化学習や深層学習を初めて勉強する方の受講も歓迎です。最終的に、強化学習の理論と実装法を理解することで、深層学習を用いた強化学習の応用事例を調べることができるようになることを目的としています。
Pythonを用いた初心者向け実践入門(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大丈夫です)。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、受講者の方にデータ分析やAIを使いこなす上で必要な武器を揃えていただくことを目的とします。
AIスタートアップ・アントレプレナーシップ講座(秋学期前半とセットで開講)
起業とは何なのか?どのようなメリットがあるのか、どんな能力が必要なのかををまず学びます。その後、超大物ゲストの方々の講演を聞き、具体的なエピソードからどのような能力を伸ばしたらよいかを学びます。
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。
深層学習入門 画像処理編
「AIは既に人間の眼を超えた」と聞いたことはありませんか?画像処理は最も勢いのある分野の一つです。この講習会では、深層学習(Deep Learning)の基礎から、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。TensorFlow2.0というライブラリを用いてコーディングし、その背景にある理論を解説します。最終的には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の概要を理解し、犬と猫の画像を分類できるモデルを自力で作れるようになることを目標とします。文字通り入門レベルから始めるため、前提知識は特に必要ありません。(「AIのための初心者向けPython入門」を受講していると、よりとっつきやすいかもしれません。)
9月に行われたTooのwebチャレにおいて、問題を解いていて「その背景にある理論を一から理解したい!」「もっと難しいデータセットでも画像分類精度を高める方法を知りたい!」と感じられた方には是非受講していただきたいです!
AI医療入門(発展)
春学期に学んだ医療画像処理の知識をもとにして、Tensorflow(Googleが提供するAIパッケージ)を用いた医療画像診断モデルなどを構築します。画像診断を中心としますが、ここで学ぶことはその他の医療・創薬応用にもつながります。
機械学習輪講(秋学期前半とセットで開講)
NeurIPSやAAAIなどに投稿されている実際の機械学習の論文を参加者がスライドでまとめて,他の参加者に向けて解説する参加型の講座です.実際の論文を読み解くのは骨の要ることですが,最先端の動向を知ることができる最短の方法とも言えます.
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(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大丈夫です)。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、受講者の方にデータ分析やAIを使いこなす上で必要な武器を揃えていただくことを目的とします。
Unityでアプリ開発入門(秋学期前半とセットで開講)
プログラミング初心者を対象にした、UnityとC#言語の基礎的な知識を獲得する為の講習会です。配布するサンプルのコードを基にして、実際にコーディングを行うことで理解を深めながら、玉転がしや3Dシューティングゲームといった簡単なゲーム作品を制作していきます。また、全体を通して各受講者が自力で更なる学習を行えるようになることを目標にします。Unityでは3Dゲームやスマホ向けのアプリを作ることができ、実際の挙動が見て分かりやすいので、これからプログラミングを始めてみようという方におすすめです。

2020年度春学期(全てオンラインで開催)

春学期の講座が開かれるのは、5月8日から6月25日までです。(ただし、イノベーション・エコシステム概論を除き、5月29日~6月11日は休講となります。)

講座名(オンデマンド録画配信講座) ※1 曜日 申込締切日 備考
深層学習入門 画像処理編 5月6日 録画配信
量子コンピュータ入門 5月6日 録画配信
AIのための初心者向けPython入門 5月6日 録画配信
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(初級編) 5月6日 録画配信
ロボット開発入門 5月6日 録画配信
AIのための初心者向けPython入門 5月6日 録画配信
Pythonを用いた初心者向けAI実践入門(初級編) 5月6日 録画配信
深層学習入門 自然言語処理編 5月6日 録画配信
講座名(リアルタイム配信講座) ※2 曜日 申込締切日 備考
深層学習入門 深層学習編 5月6日 生配信
深層学習入門 音声処理編 5月6日 生配信
AI医療入門(基礎) 5月6日 生配信
競技プログラミング勉強会(秋学期とセット) 5月6日 生配信、通年で開講
機械学習輪講(秋学期とセット) 5月6日 生配信、通年で開講
Unityでアプリ開発 5月6日 生配信
FlutterでWebアプリ開発初級編 5月6日 生配信
イノベーション・エコシステム概論:シリコンバレーの最先端事例を学ぶ ※3 5月6日 生配信


※1:オンデマンド録画配信講座は、視聴はいつでも可能ですが、質問対応は記載曜日の18:15から19:45の間に行います。
※2:リアルタイム配信講座は、記載曜日の、講師が配信している時間のみ視聴可能です。時間外の視聴は出来ません。
※3:イノベーション・エコシステム概論のみ、朝(8:00~11:15)に開講されます。