深層学習

第1回　4月10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17日　機械学習基礎 第3回　4月24日　ニューラルネットワーク基礎 第4回　5月1日　ニューラルネットワークの最適化・正則化 第5回　5月15日　畳み込みニューラルネットワーク 第6回　5月22日　深層学習と画像認識 第7回　6月5日　回帰結合型ニューラルネットワークと系列データ処理 第8回　6月12日　Transformer基礎 第9回　6月19日　大規模言語モデルと自然言語処理 第10回　6月26日　表現学習と自己教師あり学習 第11回 　7月3日　深層学習の理論 第12回　7月10日　深層強化学習 第13回　7月17日　深層生成モデル ※5月8日・5月29日は講義なし ※講義内容等に変更が生じる可能性がある

【重要】履修を希望される方 以下の応募フォームから【必ず】情報登録をお願いいたします。 例年受講生の数が大変多く管理するために必要なものです。 ★4/24(木)正午（12:00）で受付を締め切ります。 本講座の受講を希望する方は、必ず上記期限までにフォームから登録をお願いします。 ■フォーム記載についての注意事項（必読）　 https://curved-rambutan-a71.notion.site/*****　 ■応募フォームURL　 ※最初にID登録を行ない、その後、講座へ申し込みいただきます。 ※既にID登録済の方は以下よりマイページへログインください。 ※申込には、WebブラウザとしてGoogle Chromeをお使いください。（Microsoft Edge他非対応） 【講座申し込み方法・よくあるご質問】 https://curved-rambutan-a71.notion.site/***** ▼ID登 *****/edu.omnicamp.us/***** ▼講座申込：マイページへログイン（ID登録済の方） https://edu.omnicamp.us/***** ※4/24(木)正午（12:00）締切 【受講にあたっての諸注意】 ・Slackには、4/7(月)13時までに応募フォームからご連絡いただいた場合は4/9(水)までに招待します。 ・4/7(月)13時以降にフォームから申し込みをした人のSlack招待は、毎日定期的におこないます。少々お時間がかかる場合がありますので、初回からSlackに入りたい場合には、4/10(木)12時までに申し込みを完了してください。 ・初回ガイダンスで受講上の説明などを行いますので、受講希望者は必ず参加してください。録画は翌日以降公開予定です。 ・講義資料の配布はSlackでおこないます。上記フォームにご入力いただいたメールアドレス宛に、Slackのご招待をお送りいたします ・ほぼ毎週ニューラルネットワークのモデルを構築する課題が出題されます ・プログラミング（特にPython）や線形代数に不安がある場合は、授業開始までに自習をお願いします ・毎回の授業内容に沿って参考書・参考資料・事前配布資料等を用い事前に学習すること。また、授業後は、配布資料等をもとに復習し、所定の課題を提出すること。

出席と宿題と最終課題の成績 ※詳細は初回の授業でアナウンスします

基礎を固める（工学部共通）