DEEP LEARNING FOR ALL OF US FROM JAN. 2018

Deep Learning実践開発講座 (DL4US)

PROJECT DL4US

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  • 7/13、抽選を通過された方には、メールにてオンラインテストのご案内をお送りしました。
    迷惑メールフォルダに入っている場合もありますので、ご確認をお願いします。
  • 当初7/12〜15にオンラインテストを実施する予定でしたが、想定以上のお申し込みがあったため、スケジュールが遅れております。
    今回は、まず最初に抽選を行い、当選された方にのみオンラインテストを受けていただく運営とさせていただきます。
    抽選の結果の発表は、オンラインテストのご案内メール(7/13送信予定)をもってかえさせていただきます。
    オンラインテストは7/14〜16を予定しております。

DL4US – 第2期 概要

DL4USは,高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした,アプリケーション指向無償オンライン教育プログラムです.3年間で1,000人のDeep Learning技術者を育成し,人工知能分野における日本の競争力を向上することを目的としています.東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾研究室が全面的にコンテンツを監修・作成している他,1)アプリケーション指向の内容で,2)高度な数学的知識は不要,3)一人一台独立した仮想GPU環境が提供され,実践的な演習を中心として学習できる,といった特色があります.これにより,2ヶ月という短い期間の中でも効率的に学習を進め,手を動かしながら技術を深く理解し,幅広いトピックを網羅することで,現場で即利用可能な技術の習得を目指します.Deep Learningの基礎・手書き文字認識から始まり,画像認識・ニューラル言語モデル・画像生成・ゲームをプレイする人工知能などのモデルを作って,学習プロセスを実行ながら重要な技術を学ぶことができます.

講座の特徴

1受講者 – 1GPUサーバ

全ての受講者に一人一台の独立した仮想GPUサーバが割り当てられます.受講中は他の受講者の影響を受けることなく学習を進めることができます.

ブラウザのみ必要

必要なものはWebブラウザのみです.ブラウザを通じてGPUを利用したPythonプログラミングが可能な開発環境「iLect.net」が提供されます.クリック操作のみで演習を開始することができます.

構築済み環境

必要な全てのDeep Learning・機械学習ライブラリがインストールされ,構築済みの環境が配布されますので,すぐに学習を開始し,本題に集中して取り組むことが可能です.

高度な数学的知識は不要

コンテンツはエンジニア向けに設計されており,高度な数学的知識がなくても技術習得が可能になっています.現場で即戦力になれる実践的な内容を中心に網羅しています.

演習中心で効率良く短期習得

本プログラムの最大の特徴の一つは,全てのトピックについて,演習を中心に構成されている点です.実際に手を動かしながら理解を進めることで,効率よく学習することができます.

モデルの学習

Deep Learning技術では,モデルが学習する様子を観測しながらパラメータを調整することで,アプリケーションに応じたパフォーマンスの最大化を図ることが非常に重要です.この一連の流れを全ての演習で経験することで,重要な要素を身につけられます.

松尾研究室がコンテンツ作成

実践型のデータサイエンティスト育成講座およびDeep Learning講座を4年以上公開運営し,のべ千人以上の人材を育成してきた東京大学松尾研究室がコンテンツを監修・開発しました.

みんなで議論

第2期では,毎回コンペ形式の課題を設定する予定です.参加者同士が議論しながら進めることで,高いモチベーションと学習効果を引き出します.

修了証

全ての課程を終了し,最終課題を提出した受講生には修了証を発行します.

コンテンツ(予定)

Lesson1: 
手書き文字認識

ニューラルネットワーク, Keras, 最適化手法, 過学習対策

Lesson2:
畳み込みニューラルネットワークで画像認識

CNN, データ拡張, Batch Normalization, Skip Connection

Lesson3:
系列データで予測

RNN基礎, LSTM, BPTT, Clipping, ショートカット, ゲート

Lesson4:
ニューラル翻訳モデル

言語モデル, Seq2Seq, Attention機構

Lesson5:
画像からキャプション生成

キャプション生成, 転移学習, ビームサーチ

Lesson6:
ニューラルネットで画像生成

深層生成モデル, VAE, GAN

Lesson7:
ニューラルネットでゲームを攻略するAI

DQN, OpenAI Gym, Double DQN, Dueling Network

FINAL LESSON: 最終課題

内容は追ってアナウンスされます

第2期 スケジュール(2018/06/14更新)

2018-06-14 応募開始
2018-06-30 応募締め切り
2018-07-12 オンラインテスト開始
2018-07-15 オンラインテスト締め切り
2018-07-18 受講者アナウンス
2018-07-25(更新) 授業開始:第1回コンテンツ配信
2018-09-30 最終課題提出期限
2018-10下旬 修了証発行

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