東京大学は、先端人工知能学教育寄付講座の協力により、6週間のエンジニア向けディープラーニング 講座を、2018年の1月より開始します。このオンラインコースでは、iLectのシステムが提供され、無償でどなたでもご参加いただけます。教材は日本語となります。

申し込みや詳細はサイトをご覧ください。申し込み締め切りは12月30日です。

講座のコンテンツは東京大学松尾研究室により提供されます。講座はアプリケーション指向の6つのトピックからなり、演習が付属しています。参加者にはiLectが提供されるため環境構築の手間なしに、各自の独立したGPUを使ってハンズオンで学習ができます。

コース概要
Lecture 1 : 手書き文字認識 (ニューラルネットワーク入門)
Lecture 2 : 物体認識 (CNN & ResNet)
Lecture 3 : ニューラル機械翻訳 (Seq2Seq, LSTM, Attention)
Lecture 4 : アテンション (Attention)
Lecture 5 : 画像生成 (生成モデル, VAE, GAN)
Lecture 6 : ゲームをプレイするAI (強化学習, DQN)

 

“Deep Learning 4 Us” – Call for Applications

The University of Tokyo, in cooperation with the Chair for Frontier AI Education Japan (FAIRE), will hold a 6 week Deep Learning lecture series for engineers starting in January 2018. The online course, which will be powered by iLect, is free of charge and open to everyone. The teaching language will be Japanese.

To apply and for further information (Japanese), please visit http://dl4us.com. The application deadline is December 30.

The content of the course is provided by Matsuo Laboratory (The University of Tokyo), consisting of six application-oriented topics with carefully designed exercises. Since the infrastructure is provided by iLect, each participant will have access to their own GPU environment for a truly hands on learning experience.

Course Overview
Lecture 1 : Handwriting Recognition (Introduction to Neural Networks)
Lecture 2 : Object Recognition (CNN & ResNet)
Lecture 3 : Neural Machine Translation (Seq2Seq, LSTM, Attention)
Lecture 4 : Image Annotation (Attention)
Lecture 5 : Image Generation (Generation model, VAE, GAN)
Lecture 6 : AI for Games (Reinforcement Learning, DQN)