AAI-IST2016A

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2016年度先端人工知能論II(東京大学大学院講義)

Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上し、ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています。これからの社会では、どんな産業でどんな業種に携わるとしても、人工知能技術の影響を受けることになるでしょう。先端人工知能論IIでは、Deep Learningの基礎的な知識とモデルを構築する能力を持つ者を対象に、より実践的な研究開発能力を身につけることを目的としたプロジェクト形式の授業を提供します。「Practice makes perfect」の考えに基き、演習を通じての技術習得を目指します。演習では、ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な開発環境「ilect.net」を提供しており、本題に集中して学習できます(ilectの詳細はこちら)。教科書として「深層学習」(機械学習プロフェッショナルシリーズ)を利用しますので受講者は必ず用意して受講に臨んでください。

  • 日時:毎週火曜日 第4時限(14:55~16:40)
  • 場所:東京大学工学部2号館223講義室
  • 対象:東京大学大学院生(注意:演習システムの制限から、50名程度の受講になります)

応募ページ

目次

(内容は調整中で、変更される可能性が高いです)

  1.  Introduction/Guidance
    内容:春学期まとめと秋学期の説明、チーム開発と注意点(概要)、講義全体像と注意事項など
    日付:2016/10/ 4
  2. 高度な画像認識
    内容:学習済みネットワークの再利用、転移学習、Fine-Tuning、VGG、Caffe入門
    日付:2016/10/11
  3. Deep Learningと大規模データ
    内容:HPC, GPU, Profilers, Database and Deep Learning
    日付:2016/10/18
  4. 強化学習(DQN)
    内容:強化学習, 方策と価値関数,Q Learning, DQN
    日付:2016/10/25
  5. Team開発とプロジェクト
    内容:チーム開発、Gitとワークフロー、プロジェクト管理
    日付:2016/11/ 1
  6. チーム紹介
    内容:プロジェクト概要発表、チーム紹介
    日付:2016/11/15
  7. 高度な画像処理2
    内容:Region proposal, Semantic segmentation, Fast/Faster RCNN, Deconvolution, FCN
    日付:2016/11/22
    ※2016/11/29(休講)
  8. 強化学習(DQN)2
    内容:アドバンスドトピック, Reinforcement Learning, A3C
    日付:2016/12/ 6
  9. WebとDeep Learning
    内容:Knowledge Representation, DeepWalk, Knowledge Graph
    日付:2016/12/13
  10. 集中開発回
    日付:2016/12/20
  11. 中間発表
    日付:2017/ 1/10(日程が変更になりました)
  12. 最終報告会
    日付:2017/ 1/21