データサイエンスプロ短期コース深層学習特化型(2023年3月)受講生募集
昨年度に引き続き、2023年3月に社会人エンジニア向けのデータサイエンス（深層学習特化型）の公開講座（全14コマ）をオンラインで開講する予定です. 数理、データサイエンス、人工知能への関心を深めるべく、本年度は本学の講師陣10名がデータサイエンス、深層学習のさまざまな側面について講義を行ないます。
深層学習における応用事例などに適用可能なように, 物体検知, セマンティックセグメンテーション, トランスフォーマーを使ったモデル, 敵対的生成モデル, 最適化までの内容を表面だけではなく, ある程度詳しく講義するだけではなく、アニメーション、医療創薬をはじめとした応用事例の講義を充実させました。また、演習を取り入れることにより、具体的にどのように行うかの導入部分を実践して行なっておくことにより、講義を実践に生かせるための基礎は習得できるようになるようにしました。さらに、敵対的防御やプライバシーの機械学習のような信頼性に関わる分野も講義に加えております。また、深層学習の理論、カーネル法やスパースモデリングなどの深層学習を理解する上で非常に重要な分野の講義も入っております。全14コマというのは非常に密度の濃い内容となっておりますが、情報過多にならずに理解できるように考えております.
企業において人工知能を用いたアプリケーションの構築をされているエンジニアの方、転職して人工知能のソフト開発に携る予定のエンジニアの方, 深層学習の検定などを受講される予定の方などに, なるだけ最新の理論的側面と応用事例を提供できるように考えております。
皆様の周りの社会人の方で, 深層学習に興味を持たれている方, 勉強を開始されたい方をご存知でしたら, 是非ご案内いただけましたらありがたいです. 本講座の受講料は5万円で, 申し込み方法など詳しい情報は以下をご覧ください.
- データサイエンスプロ短期コース(深層学習特化型)
- 九州工業大学社会人向け講座
- 期間: 2023年3月
- 授業時間:
- (平日コース) 3限(13:00〜14:30), 4限(14:40〜16:10), 5限(16:20〜17:50)あたりの時間帯
- 授業に参加できなかった場合にビデオでの学習は随時可能です.
- 回数: 全14トピック(1トピックは1コマ90分)
- 場所: オンライン + zoom講座 (自宅などでインターネットに接続できる環境をお持ちの方に限られます.) 同期型の日を設定しますが, その日に参加できない場合にはビデオの受講が可能です.
- 講師: (あいうえお順)
- 大北 剛(九州工業大学 大学院情報工学研究院 准教授)
- 岡部 孝弘（九州工業大学情報工学研究院 教授）
- 尾下 真樹（九州工業大学情報工学研究院 教授）
- 神谷 亨（九州工業大学大学院工学研究院 教授）
- 坂本 比呂志（九州工業大学大学院情報工学研究院 教授）
- 竹本 和広（九州工業大学大学院情報工学研究院 教授）
- 田中 悠一朗（九州工業大学イノベーション推進機構 助教）
- 田向 権（九州工業大学生命体工学研究科 教授）
- 徳永 旭将（九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授）
- 二反田 篤史（九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授）
- 山西 芳裕（九州工業大学大学院情報工学研究院 教授）
- 費用: 5万円 (税込み)
- 言語: 日本語
- 講座内容 [3限(13:00-14:30), 4限(14:40〜16:10), 5限(16:20〜17:50)]
- スケジュール
- 3月14日(火曜日) 3-5限 田中/田向(3コマ)
- 3月16日(木曜日) 3-5限 山西(1コマ), 尾下(1コマ), 大北(1コマ)
- 3月23日(木曜日) 3-5限 徳永(1コマ), 二反田(2コマ)
- 3月28日(火曜日) 3-5限 竹本(2コマ), 大北(1コマ)
- 3月30日(木曜日) 3-5限 岡部(1コマ), 坂本(1コマ), 神谷(1コマ)
- 深層学習基礎講座演習
- 3/14(火曜)3限: 深層学習基礎+演習1 (田中、田向)
- 3/14(火曜)4限: 深層学習基礎+演習2 (田中、田向)
- 3/14(火曜)5限: 深層学習基礎+演習3 (田中、田向)
- 講義パート
- 3/16(木曜)3限: カーネル、スパースモデリング： 医療や創薬への応用 (山西)
- 3/16(木曜)4限: コンピュータアニメーションへの深層学習の応用 (尾下)
- 3/16(木曜)5限: 深層学習概略: 表現学習, CNNとその応用 (大北)
- 3/23(木曜)3限: 半教師あり学習とその周辺(徳永)
- 3/23(木曜)4限: 最適化、深層学習理論1 (二反田)
- 3/23(木曜)5限: 最適化、深層学習理論2 (二反田)
- 3/28(火曜)3限: 敵対的攻撃(竹本)
- 3/28(火曜)4限: 敵対的防御 (竹本)
- 3/28(火曜)5限: トランスフォーマーとGAN(大北)
- 3/30(木曜)3限: イメージング再考 (岡部)
- 3/30(木曜)4限: プライバシー保護と機械学習(坂本)
- 3/30(木曜)5限: 医用画像 (神谷)
締切済
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申し込みをされた方々には郵送にて講座受講のための振込用紙(もしくは、請求書)を配送させていただきます. 郵便が届かない方はご連絡ください。なお, 九州工業大学の事務手続き上, 申し訳ございませんが, クレジットカードでの支払いには対応しておりません.
申し込み書は個人情報を含みます。以下にご同意いただける場合に, 申し込み書の記入をされるようにお願いいたします。申し込み者への振込用紙送付の目的, 実際に受講された際に受講生の進度や欠席された際の連絡, 次回に公開講座を開催する際の案内の送付, など社会人向けのデータサイエンス公開講座の目的でのみ個人情報を収集しております. 公開講座の目的以外での使用はいたしません。期間的には主として公開講座の期間(2023年の3月)および次回の公開講座の連絡用に2024年3月まで九州工業大学にてデータを保管させていただきます。また、個人情報取扱い規定は九州工業大学として制定している個人情報取扱い規定(https://www.kyutech.ac.jp/information/privacy.html)に准じて取扱います.
質問などありましたら, 公開講座事務局 大北(tsuyoshi@ai.kyutech.ac.jp)宛てにお願いします。
