第1回 4月11日 人工知能の概要とディープラーニングの意義
第2回 4月18日 機械学習基礎
第3回 4月25日 ニューラルネットワーク基礎
第4回 5月2日 ニューラルネットワークの最適化・正則化
第5回 5月9日 畳み込みニューラルネットワークと画像処理
第6回 5月16日 回帰結合型ニューラルネットワーク
第7回 5月23日 深層学習と自然言語処理
第8回 6月6日 グラフニューラルネットワークと説明性
第9回 6月13日 表現学習と自己教師あり学習
第10回 6月20日 深層学習の理論
第11回 6月27日 深層生成モデル
第12回 7月4日 深層強化学習
第13回 7月11日 世界モデル
※5月30日は講義なし
※講義内容等に変更が生じる可能性がある