京都大学「『人を知る』人工知能講座2020 」オンラインにて9月から開講

情報学研究科知能情報学専攻による技術者向け本格的な短期集中講座

京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻と京大オリジナル株式会社（京都市左京区）は、2020年9月から3月にかけて、全8セッション（各セッション4日間もしくは2日間）の技術者向けの人工知能講座を開講いたします。昨年度から2期目の今回は、新型コロナウィルスへの対応として、オンラインにて講義と演習を実施いたします。各研究室の教員が提供する、最先端の研究に根差した講義と具体的実装体験を通し、人工知能の本質の理解と実世界課題解決に向けた実践的技術の習得を目指します。

京都大学の多角的かつ融合的な研究成果を含めた最先端基盤技術と基礎理論を知る
人工知能は人の生活を豊かにするためにあるべきものです。そのためには、人の意図を理解し、状態を推し量り、個人に合わせ、状況を見据えた判断をおこなう高次計算機情報処理、すなわち「人を知ることによってできる」人工知能が必須となります。人工知能技術はまた、人の考えや行動の発現の裏にある複雑な情報処理機構を解明するための、「人を知るため」の合わせ鏡ともなります。人工知能技術を用いてより人を良く知り、人をより知ることによってより良い人工知能技術を生み出すことができます。
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻では、このような「人を知る」人工知能の実現を目指し、各専門の研究者が切磋琢磨し、多角的かつ融合的な研究を進めています。これらの研究成果も含めた最先端の基盤技術と基礎理論をより広く知っていただくことにより、「人を知る」人工知能を活用した未来社会の産学の垣根を超えた創生に向けたつながりの場となることを期待しています。

講座の特徴

知能情報学専攻８分野

■最先端研究に従事する現役の教授らが直接指導
知能情報学専攻の特長でもある、網羅的な人工知能に関する研究分野に携わる8名の教授が講座を担当します。知能メディア、機械学習、脳認知という幅広いAI技術において、「人を知る」ことで得られる最先端の理論を学ぶことができます。
■理論のみに偏らず実践との組み合わせ（講義と演習）で構成
理論だけでなく、Pythonなどを用いたクラウド上での開発演習を行うこともでき、実践的な技術を身につけることもできます。
■短期間集中の講座
大学での学習では時間がかかる内容が、一気に具体的に手を動かしながら短期間に集中して受講することができます。

 

カリキュラム

「人を知る」人工知能講座カリキュラム

講座８つのセッションから成り、それぞれ1つの研究室が講座を提供します。
各個別セッションでお申し込みいただけますが、「人を知る」人工知能の真の理解にはすべてのセッションを受講していただくことをお勧めします。
各セッションは4日間（20コマ相当）もしくは2日間（10コマ相当）の講義と演習で構成されています。

カリキュラムの詳細はこちらからご覧ください。
https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou2020/common/pdf/curriculum.pdf





〇説明会の開催
本講座に関するオンライン説明会を開催いたします。
日時：2020年8月19日（水）11:00-12:00 (Zoomによるオンライン）
説明会申込先：https://business.form-mailer.jp/fms/1730067b104984

「人を知る」人工知能講座2020 オンライン　募集要項
■内 容：京都大学情報学研究科知能情報学専攻の研究室による各分野の講義・演習
【知能メディア】3session （①コンピュータービジョン　②音声メディア　③自然言語処理）
【認知システム】2session （④統計的機械学習　⑤離散構造データからの機械学習）
【脳認知科学】　3session （⑥認知情報　⑦心理情報　⑧脳情報）
■日 程： 2020年9月～2021年3月（木・金）9:30～18:00
【知能メディア・認知システム】各session 4日間（週2日 × 2週）
【脳認知科学】　各session 2日間（週2日 × 1週）
■場 所： オンラインシステムを利用した講義・演習
■対 象： 人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者
■定 員： 各セッション20名程度
■受講料：
【知能メディア・認知システム】各session  30万円(税別)
【脳認知科学】　各session   15万円(税別)
 一括受講（全8session） 　  160万円(税別)
■必要なもの： PC およびオンライン受講が可能なウェブ環境（演習環境は提供いたします）
■主 催： 京都大学大学院情報学研究科／京大オリジナル株式会社
■申込・詳細：https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou2020/