秋学期講習会の説明会
AICのガイダンスを以下の日程で開催いたしました。ガイダンスの録画については、以下URLからご覧ください。
・9/25（月）16:00～17:00 @日吉キャンパス 独立館D101
・9/29（金）18:00～19:00 @オンライン
※ ガイダンスの録画は以下リンクからご覧になれます。(keio.jpのログインが必要です。)
https://drive.google.com/file/d/1FxBjwS3Uh3BcCH5Kz6BFxgxWwafLLlNJ/view?usp=drive_link
また、ガイダンス当日の質問とその回答については以下のようになっております！他にもまだ講習会・企業イベント等のことで疑問点がありましたら、AICのLINE、Twitter、Instagramなどでご連絡下さい。
- 対面授業はどこのキャンパスでしょうか？
- 日吉キャンパスでの開催となっております。
- 講習会はどのレベル・難易度から受講すればよろしいでしょうか？
- 講習会にはレベルが設定されているため、そのレベルが低いもの(レベル1～2)の受講を推奨します。
- 春学期の講習会に参加したことなく、秋学期初めて参加するのですが大丈夫ですか？
- 問題ありません。秋学期に開講される講習会は春学期の講習会と同一内容であるものが多いです。
- 取りたい講座が被ってしまっている場合はどうすれば良いでしょうか？ 「初プロstep2 演習編」と「生成AI入門」の講習会の時間が被っていて、どちらを取るか迷っています。
- 「初めてのプログラミング～AIのためのPython～step2（演習編）」は秋学期前期のみ開催となっております。そして、「生成AI入門」は秋学期前期・後期ともに同じ内容で開催します。そのため、秋学期前期に「初めてのプログラミング～AIのためのPython～step2（演習編）」を取っていただき、秋学期後期に「生成AI入門」を取ることで、どちらの講習会も受講可能です。
また、他の講習会が被ってしまった場合は、講習会担当者に連絡・相談してみてください。 - 「初めてのプログラミング step 2 （演習編）」はプログラミングを知らなくてもついていけますか？
- ついていくことは可能ですが、Pythonの基本文法についての詳細の説明は行わないため、基本文法などについてはご自分で学習していただく必要があります。
- キャンパスから遠方に在住のため、講習会に対面で参加することが難しく、どうしてもオンデマンド受講となってしましそうです。対面講習会は、対面参加をしなければ修了証を獲得できないのでしょうか？
- 録画のアーカイブがある対面講習会では、それを見て出席確認を入力した場合には、修了証を取得できます。対面での参加が難しい場合には事前ににK-LMSやSlackなどで講習会担当者に連絡をしてください。
- オンデマンド配信の講習については、K-LMSの受講登録は不要とのことですが、ポータルサイトにアクセスさえすれば視聴できるという認識で大丈夫でしょうか？
- keio.jpアカウントを持っていれば誰でもポータルサイトにアクセスできるように現在準備中です。なお、オンデマンド配信の講習会では修了証の発行はありません。
講習会のお申込方法
1. K-LMS のアカウントをお持ちの方
慶應義塾大学の学生、大学院生は必ずこちらからお申込下さい。
2. K-LMS のアカウントをお持ちでない方
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。
K-LMSのアカウント登録が必要ですので、こちらのメールアドレスへお問い合わせください。
秋学期講習会の日程・内容について
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秋学期講習会申込期間
秋学期前期・通期：2023年9月15日(金) 12:00 ～10月2日(月) 10:00
※「機械学習上級講座」は10/16(月) 10:00まで
秋学期後期：2023年10月10日(火) 12:00～11月6日(月) 10:00
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秋学期授業開催日
秋学期前期：2023年10月2日(月)～11月10日(金)
秋学期後期：2023年11月6日(月)～12月25日(月) (予定)
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授業時間：基本的に6限(18:15～19:45)に開催しますが、4限(14:45～16:15)と5限(16:30～18:00)開催の場合があります。
講習会の開催時間は、基本的に18:15~19:45です。開催場所は日吉キャンパスです。
また、オンデマンド講座（下表参照）は11月10日に配信を予定しております。
※注意 オンデマンド講習会は修了証の対象にはなりません。ご了承のほどよろしくお願い致します。
講習会一覧画像
秋学期前期（10月上旬～11月上旬）
日程
月曜：
10/2、10/9、10/16、10/23、10/30
火曜：
講習無し
水曜：
10/11、10/18、10/25、11/1、11/8
木曜： 10/12、10/19、10/26、11/2、11/9
金曜： 講習無し
講習一覧（秋学期前期）
※「機械学習上級講座」は全8回の開催となります。
| 講座名 | 難易度 | 授業形態 | 曜日 | 日程 |
|---|---|---|---|---|
| 機械学習上級講座 | ★★★★ | 対面 | 月 | 10/16,10/23,10/30 |
| AIヘルスケア・医療入門1 | ★ | 対面・オンライン | 10/2, 10/9, 10/16, 10/23, 10/30 | |
| 女子AI勉強会 | ★ | 対面 | 10/2, 10/9, 10/16, 10/23, 10/30 | |
| 競技プログラミング講習会 | ★★ | 対面 | 水 | 10/11, 10/18, 10/25, 11/1, 11/8 |
| AI起業入門 | ★ | 対面 | 10/11, 10/18, 10/25, 11/1, 11/8 | |
| 初めてのプログラミング～AIのためのPython～step2（演習編） | ★★ | 対面 | 10/18,10/25 | |
| 生成AI入門 | ★★★ | 対面 | 10/11,10/18,10/25 | |
| 生成AI理論編 | ★★★★ | 対面 | 11/1,11/8 | |
| はじめてのAI | ★ | 対面 | 木 | 10/12, 10/19, 10/26, 11/2, 11/9 |
|
SQLを用いたデータ分析入門
|
★ | 対面 | 10/12, 10/19, 10/26, 11/2, 11/9 |
各講習の詳細
- 機械学習上級講座
- 古典的な機械学習および深層学習について、より発展的な内容を扱う。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、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う。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による実装の構成、または数式部分に関する演習を予定している。実装に関しては、フルスクラッチでの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う。『機械学習入門』で説明した内容に関しても、理論的な面から深掘りをしていくため、受講者は上記講習会の習得が望ましい。機械学習に関連した研究を行う上で、不可欠な知識を習得するとともに、最先端の手法に触れるうえでも受講者が役立てることのできる知識の提供を目的とする。なお、内容については受講者の習熟度を考慮し適宜変更する予定である。
- AIヘルスケア・医療入門（1）
- 21世紀に入り、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。期待値が高まる一方、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。本講習会では、AI / Data Science の医療・ヘルスケア領域への適用について、学習の場を提供します。本講座では、これらを整理し、医学・ヘルスケアに携わる学生の皆さんのみならず、広くこの分野に興味を持たれる学生を対象に、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する。 秋学期は、授業を基本対面にて行います。受講生との対話の機会を持ち、理解を深めます。奮ってご参加ください。また、講義の内容を復習したい場合には、春学期講習会の録画を公開します。こちらは、Q/Aがありませんので、対面での講習会の受講をお願いします。
- 女子AI勉強会
- 女子限定でAIについて勉強したい方、興味がある方の初学者向け講習会(全10回)です。 前半は、AIについての基本知識・機械学習の基礎をグループワークやクイズを用いて、相互学習していきます。最新の活用事例やコーディングの演習も取り入れることで、より実践的な内容にします。また企業の方から、働き方の実例など興味深いお話を伺う機会を設ける予定です。 後半は、グループ対抗のAIに関するアイデアソンを行う予定です。先生方からもFBをいただけるので、一層の成長に繋がります。 同じ関心を持つ女子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。
- 講習はありません
- 競技プログラミング講習会
- プログラミングを使用して課題を解決する能力を競う「競技プログラミング」の能力向上を目指す講習会です。 具体的な問題に取り組むことで、プログラミングの根本となるアルゴリズム力と、実践的コーディング力の双方を磨くことができます。レベルに合わせた複数のコースを用意し、プログラミング完全初心者から競技プログラミングを普段より取り組んでいる方まで幅広く対応します。基本的に演習形式で進行し、個人の進捗に合わせて進んでいけるように手厚いサポートを行います。プログラミングに慣れていない方は「初プロ」と併せた受講もおすすめです。
- AI起業入門
- 近年ChatGPTに代表される生成AIを活用したスタートアップが非常に大きなインパクトを生み出しています。今後もこれらのテクノロジーが社会を変えていくと予想されるため、単にAIを学ぶだけではなくその社会実装を含めた"AI起業"の時代になってきます。本講座はその入門編として、成功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。起業する際に留意すべきこと、避けるべき失敗などを学ぶことができます。
- 初めてのプログラミング～AIのためのPython～step2（演習編）
- 本講習会では、機械学習コンペティションサイトであるKaggleを用いた画像分類コンペを実施する。本講習会では、基本的な画像分類の知識を取り扱った後、実際に自分で画像分類のコードを書いてみるということを目的としている。また、実際にコードを書いた後はKaggleにコードを提出し、自動採点された結果を見て、精度を向上させることを目標とする。なお、本講習会は2回の講習会から構成され、どちらも対面で実施する。対面での参加が難しい場合にはオンラインでの参加も受け付けるが、原則対面で実施する。
- 生成AI入門
- AI技術は近年、驚きのスピードで進化し、私たちの生活のあらゆる場面に影響を与えています。「Stable Diffusion」や「ChatGPT」という名前を聞いたことがあるかもしれませんが、それらの背後にある「深層学習」とは一体どのようなものなのでしょうか。この講座では、深層学習の世界を一緒に探検し、実際のデモを通して、AIの世界を楽しみながら学びます。
- 生成AI理論編
- 生成AI入門で扱ったモデルが実際にはどのように学習しているのか、生成AIに限らず深層学習に興味がある学生が学ぶべき重要な深層学習手法の論文について理解を深めることを目的とする。各回論文を1本ずつ取り上げ、深く掘り下げた説明、及び場合によってはデモやアプリケーションを用いて解説を行う。それぞれのテーマは画像生成・自然言語処理・マルチモーダル言語処理である。なお、本講習会は『生成AI入門』を受講済みまたは同等の知識を有する学生を前提とする。
- はじめてのAI
- AIについて学んだことがない方を対象に「AIC基礎講習会の導入」としてAIの基礎知識を学ぶ講義形式の講習会です。本講習会では、AIの歴史的な背景や国内外での活用事例などAIの基礎知識を学び、AIの基礎知識の獲得を目指します。プログラミングや数学に関する知識がない方にも参加していただけるよう、AIの仕組みについて詳細に解説することは行いません。AIの仕組みについて基礎から詳しく学びたい方は「初めてのプログラミング」を並行して受講し、プログラミングの基礎知識から学んでいくことをオススメします。
- SQLを用いたデータ分析入門
- 年々、様々なデータが蓄積され、近年よく耳にするビックデータ。このビックデータは様々な研究期間、企業によって研究、事業に活用するために整形・格納するデータ基盤の構築が重要となります。このデータ基盤の構築を行う知識・スキルはデータエンジニアとしての職種が存在するようにさまざまな分野で重要視されており、学生が学ぶべき知識の一つであるといえます。本講義では、五回に分けてSQLを用いてデータ活用の一連の流れを、ハンズオンを通じて学習を行い、将来データ活用を推進するための基礎を習得すると共に、データ活用の有用性について学んでいきます。
- 講習はありません
秋学期後期（11月上旬～12月下旬）
日程
月曜： 11/6、11/13、12/4、12/11、12/18
火曜： 講習無し
水曜： 11/15、11/29、12/6、12/13、12/20
木曜： 11/16、11/30、12/7、12/14、12/21
金曜： 講習無し
講習一覧（秋学期後期）
※「機械学習上級講座」は全8回の開催となります。
| 講座名 | 難易度 | 授業形態 | 曜日 | 日程 |
|---|---|---|---|---|
| 機械学習上級講座 | ★★★★ | 対面 | 月 | 11/6, 11/13, 12/4, 12/11, 12/18 |
| AIヘルスケア・医療入門2 | ★ | 対面・オンライン | 11/6, 11/13, 12/4, 12/11, 12/18, 12/25 | |
| 女子AI勉強会 | ★ | 対面 | 11/6,11/13,12/4,12/11,12/18 | |
| 競技プログラミング講習会 | ★★ | 対面 | 水 | 11/15, 11/29, 12/6, 12/13, 12/20 |
| AIビジネス基礎 | ★ | 対面 | 11/15, 11/29, 12/6, 12/13, 12/20 | |
| 生成AI入門 | ★★★ | 対面 | 11/15,11/29,12/6 | |
| 生成AI理論編 | ★★★★ | 対面 | 12/13,12/20 | |
| PythonではじめるIoT（Internet of Things） | ★★ | 対面 | 11/15、11/29、12/6、12/13、12/20 | |
| 深層学習を用いた物体検出入門 | ★★★★ | 対面 | 木 | 11/16,11/30,12/7 |
各講習の詳細
- 機械学習上級講座
- 古典的な機械学習および深層学習について、より発展的な内容を扱う。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、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う。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による実装の構成、または数式部分に関する演習を予定している。実装に関しては、フルスクラッチでの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う。『機械学習入門』で説明した内容に関しても、理論的な面から深掘りをしていくため、受講者は上記講習会の習得が望ましい。機械学習に関連した研究を行う上で、不可欠な知識を習得するとともに、最先端の手法に触れるうえでも受講者が役立てることのできる知識の提供を目的とする。なお、内容については受講者の習熟度を考慮し適宜変更する予定である。
- AIヘルスケア・医療入門2
- 前期AIヘルスケア・医療入門（１）に続き、後期の同（２）では、グローバルに活躍するIT Platformerの数社の方々や、慶應医学部、理工学部の先生方にご登壇頂き、最先端のIT上で稼働するヘルスケア＆AI医療の実例や先端の研究についてご紹介頂く講演会を、オンラインで実施致します。ITのCloud化の発展に伴い、AI / Data Scienceのテクノロジーが簡単に利用できる時代になっています。また、医工連携研究から、医学部桜田先生、医学部石川哲郎先生、並びに、理工学部満倉先生よりご講演頂きます。外部講師、並びに、先生方のご都合により、録画での講演もありますが、秋学期は、対面での講習会を行います。録画の場合には、私の方で、Q/A対応を行い、内容の理解を深めます。なお、講師のご都合により、ご登壇順序が変更なることがあります。
- 女子AI勉強会
- 女子限定でAIについて勉強したい方、興味がある方の初学者向け講習会(全10回)です。 前半は、AIについての基本知識・機械学習の基礎をグループワークやクイズを用いて、相互学習していきます。最新の活用事例やコーディングの演習も取り入れることで、より実践的な内容にします。また企業の方から、働き方の実例など興味深いお話を伺う機会を設ける予定です。 後半は、グループ対抗のAIに関するアイデアソンを行う予定です。先生方からもFBをいただけるので、一層の成長に繋がります。 同じ関心を持つ女子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。
- 講習はありません
- 競技プログラミング講習会
- プログラミングを使用して課題を解決する能力を競う「競技プログラミング」の能力向上を目指す講習会です。 具体的な問題に取り組むことで、プログラミングの根本となるアルゴリズム力と、実践的コーディング力の双方を磨くことができます。レベルに合わせた複数のコースを用意し、プログラミング完全初心者から競技プログラミングを普段より取り組んでいる方まで幅広く対応します。基本的に演習形式で進行し、個人の進捗に合わせて進んでいけるように手厚いサポートを行います。プログラミングに慣れていない方は「初プロ」と併せた受講もおすすめです。
- AIビジネス基礎
- 本講習会は、コンサルティング経験豊富な講師から、ビジネス界でAI技術がどのように活用されているのかという実例を学び、さらに、新規にAIを用いた事業モデルを構築するにはどうすればよいのかというテーマに対して、デザイン思考を取り入れつつ、グループディスカッションを通じて練りあげて行くコースです。難しい数式やプログラミングの知識は一切必要ありません。AIの概念や基礎を学びながら、グループディスカッションを通して、仮想の新規AIビジネスを作り上げていくことで、新規AIビジネスの興し方を体験することができます。なお、グループディスカッションを行うため、日吉キャンパスにおいて対面形式で開催します。 AIの基礎を学ぶとともに、デザインシンキングやコンサルティング手法の一端にも触れることができます。AIの入門編として、お気軽にご参加下さい。
- 生成AI入門
- AI技術は近年、驚きのスピードで進化し、私たちの生活のあらゆる場面に影響を与えています。「Stable Diffusion」や「ChatGPT」という名前を聞いたことがあるかもしれませんが、それらの背後にある「深層学習」とは一体どのようなものなのでしょうか。この講座では、深層学習の世界を一緒に探検し、実際のデモを通して、AIの世界を楽しみながら学びます。
- 生成AI理論編
- 生成AI入門で扱ったモデルが実際にはどのように学習しているのか、生成AIに限らず深層学習に興味がある学生が学ぶべき重要な深層学習手法の論文について理解を深めることを目的とする。各回論文を1本ずつ取り上げ、深く掘り下げた説明、及び場合によってはデモやアプリケーションを用いて解説を行う。それぞれのテーマは画像生成・自然言語処理・マルチモーダル言語処理である。なお、本講習会は『生成AI入門』を受講済みまたは同等の知識を有する学生を前提とする
- PythonではじめるIoT（Internet of Things）
- 初プロを受講済の学生、またはPythonの基礎知識(数値計算、文字列の入出力、制御文、関数など)のある学生を対象に、IoTというテーマを通して “組み込みプログラミング” とよばれる分野の基礎を扱います。マイコンと呼ばれるWi-Fi機能をもつ小さなコンピュータを使って、モータやセンサを組み合わせて実際に動くシステムをハンズオン形式で製作します。最終的に、受講生自身のアイデアを実際に形にします。最後まで受講することで、自分の書いたプログラムを現実世界で動かせるようになります。講義は対面で、講義内で1度アイデアシートの提出が必要となるほか、最終回で各人数分ずつの発表を予定しています。
- 深層学習を用いた物体検出入門
- 本講習会は、物体検出の基礎知識の習得から、任意の画像で物体検出を試すところまでを計3回の講義で行います。本講習会は以下の3つの目標に沿って進めます。
1. 物体検出のタスクの概要や評価指標を実装レベルで学ぶ。
2. 物体検出の代表的な手法を歴史を辿りながら学ぶ。
3. 物体検出とその関連タスクを物体検出ライブラリを使って試す。
自動運転のための人物検出や、医用画像診断のための病変検出のように、物体検出には様々な応用先があります。本講習会は、講義のスムーズな理解のため、「深層学習入門」を受講済みまたは同等の知識を有する学生を対象としていますが、物体検出を試してみたい人も歓迎します。
- 講習はありません
秋学期講習会の詳しい資料・シラバスを知りたい方は、こちらのリンクからご覧ください。（keio.jpのアカウントでログインした場合にのみアクセス可能です。）
その他の注意
-
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が、2023年度から、出席8割以上の方には、AICオリジナルの修了証を発行します。（オンデマンド講習会は、修了証の発行はありません。）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。
