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AI実践ブートキャンプ（完全オンデマンド）受講申込のお知らせ

プログラミング演習・AI実装あり！
データサイエンス・AIの基礎から生成AI・ロボティクスなどディープラーニングの最新技術トレンドまで集中的に学ぶ6日間の特別講座「AI実践ブートキャンプ」を開催いたします。

全国の学生1万人以上が学んでいる東大・松尾研の大人気オンライン講義を、高専生用にアレンジして特別にお届けします。

「自分のペースでゆっくり学びたい」「インターンやバイト等の予定とかぶっていても受講できるようにしてほしい」という学生のみなさんの声に応え、今年から【完全オンデマンド受講OK＆講義終了～最終課題〆切まで1週間以上】となりました！

本講義では、東京大学 松尾・岩澤研究室所属の学生がチームとなり講師およびティーチングアシスタント（TA）としてみなさんの学びをサポートします。
質疑や演習中の個別サポート（オンライン）の時間もしっかり用意されていますので、データサイエンスやAI・ディープラーニングの初学者でも安心して受講できます。
また、ブラウザで利用できるクラウド開発環境を利用するため、自分で環境設定などを行う必要もありません。

AI・ディープラーニングは、DCONへのエントリーを考えている方はもちろんのこと、これから進学・就職するすべての高専生に学んでいただきたい、あらゆる分野で大きな武器となるスキルです。
ぜひ、この夏休みに、一緒に学びましょう！

概要

日程：Week1：2026年8月26日(水), 27日(木), 28日(金)
　　　Week2：2026年8月31日(月), 9月2日(水), 9月4日(金)
　　　最終課題の提出：2026年9月18日(金)予定
時間：各日 原則 14:00～17:00予定
講義形式：事前視聴型のオンデマンドビデオ(反転学習)・Zoomでのオンラインライブ講義(アーカイブ録画あり)の併用
使用するクラウド開発環境：Google Colab

※本講座は、国立高専の高専間連携科目（富山高専・本郷キャンパス 担当教員：石田文彦先生）に登録されています。単位認定の有無・条件は各校により異なります。詳しくは、各校の事務へお問合せください。

講座で学ぶこと

・データの分析・可視化スキル、必須ライブラリの習得
・人工知能の概論、機械学習の基礎（教師あり学習・教師なし学習）
・ディープラーニング・深層学習の基礎からCNN（画像認識）の演習
・画像認識コンペを通じた実践的なAI開発経験
・生成AI、ロボティクス、世界モデルなど最先端技術トレンド
・AIによる解決が期待される課題、事例

こんな方にオススメ

・DCONに応募したいが、AI・ディープラーニングの実装をしたことがなくて不安
・将来、AIの基礎知識・スキルは必要そうなので、ちょっと触っておきたい
・プログラミングが好き
・自身の研究にAI・ディープラーニングを活用したい
・話題の生成AIについて仕組みからしっかり学びたい

※東京大学松尾・岩澤研究室が開講する以下の講座では、本講座で取り上げる内容を更に深くじっくり学ぶことが出来ます。復習としても活用頂けますので、ぜひご受講を検討下さい。(詳しくは松尾研のホームページをご確認下さい)

‐東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）
https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/

‐Deep Learning基礎講座（DL基礎講座） 
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/deep-learning/

-大規模言語モデル講座（LLM講座）
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/large-language-model/

講義内容・スケジュール（予定）

※本年度は、事前視聴必須のビデオ講義とリアルタイムでのリモート演習を組み合わせた、ハイブリッド形式で開講します。
※リアルタイムの講義も、アーカイブ録画視聴での受講が可能です。アーカイブは講義当日～翌日を目安に公開予定です。
※適宜休憩や質疑応答を挟みます。
※カリキュラムは4月1日時点での検討案であり、今後状況によっては予告無く終了時間（最大18:00）・内容を変更することがあります。

▼Week0 (事前学習コンテンツ)

Day0開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		AI学習のための数学基礎線形代数（行列演算）、微分積分、確率統計の基礎
データ・AI倫理とセキュリティ個人情報保護、ELSI、セキュリティ基礎

▼Week1

Day1開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		人工知能概論 / 機械学習概論AIの歴史、社会実装、教師あり/なし学習の概念
Pythonライブラリ基礎 (numpy, pandas, matplotlib)Numpy, Pandas, Matplotlibの基本操作と文法
8/2714:0014:30オープニングDCON実行委員会事務局から
14:3015:00イントロダクション講座受講ガイダンス
15:0016:00AIと高専生による起業の可能性（Keynote）東大・松尾教授による基調講演、マインドセット
16:0017:00DS演習：探索的データ解析（EDA）と前処理事前学習コンテンツの知識を用いた実データの可視化・加工演習
17:0017:30課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介
Day2開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		教師あり学習・教師なし学習回帰、分類、クラスタリング、評価指標
過学習と汎化性能
8/2814:0016:00ML演習：予測モデルの構築Scikit-learnを用いたモデル構築
コンペ①：テーブルデータを用いた予測精度の競争
モデルチューニングの解説
16:0016:30課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介
Day3開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		ニューラルネットワークの数学的基礎パーセプトロン、誤差逆伝播法、活性化関数
最適化アルゴリズム（SGD, Adam等）
8/2814:0016:00DL演習：PyTorch入門ニューラルネットワークの実装
学習の可視化とハイパーパラメータの影響確認
「発火」や「勾配」の挙動
16:0016:30課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介

▼Week2

Day4開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の仕組み畳み込み、プーリング、代表的モデル（ResNet等）
データ拡張（Data Augmentation）
8/3114:0016:00DL演習：画像認識の実装コンペ②：画像分類タスク
転移学習・ファインチューニングの実践
16:0016:30課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介
Day5開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		系列データ処理とTransformerRNN/LSTMの概念、Attention機構
生成AIの基礎（拡散モデル・LLM）Diffusion Model、大規模言語モデルの仕組み
9/214:0016:30生成AI・NLP演習Transformerを用いた文章生成や分類
生成AIモデル（Stable Diffusion等）のAPI活用体験
DLコンペの中間フィードバックと改善
16:3017:00課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介
Day6開始時間終了時間学習内容詳細
事前視聴
(オンデマンド)		世界モデルとロボティクス最新トレンド（World Models, Physical AI）
9/414:0016:00総合演習TBD
16:0016:30課題の発見：企業講演DCONパートナー企業による業界課題・AI活用事例等の紹介
16:3017:00クロージングDCON実行委員会事務局から

講師紹介　

Coming soon

参加条件

・現役高専生であること
・高専生で積極的にデータサイエンス、ディープラーニングを学ぶ意欲がある学生
・高専の教員、または学校関係者（教務課、総務課など）であること

※Python経験がない場合でも、TAがサポートしますのでご安心ください
※一般の学生や社会人は受講対象外です。ご了承ください。

お申込み

【高専生のお申込み】

※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、下記の「講座申込フォーム」より直接ログインしてお申込ください。

※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）

■ID登録締切：2026年7月24日(金) 23:59

ID登録はこちら（外部サイト）

■講座申込締切：2026年7月26日(日) 13:00

講座申込フォーム（ID登録済の方）

※申込後のご案内は8月20日(木)までにメールでご連絡します。

■ 初めて松尾・岩澤研究室の講座を受講する方

最初にID登録を行い、その後マイページより講座に申し込みます
※登録の前に<＠weblab.t.u-tokyo.ac.jp>, <@mail.edu.omnicamp.us>が迷惑メールに入らないよう設定をお願いします。

  1. ID登録フォームより学校メールアドレスを送信します。
    ※学校メールアドレスがない方：
    画面上にある専用登録フォームからご登録をお願いします。3に続きます。
    ※学校メールアドレスを入力したら「こちらのメールアドレスは確認できませんでした。打ち間違えなどないか〜」という文言が表示された方：
    画面上に表示される専用登録フォームからご登録をお願いします。3に続きます。
  2. 学校メールアドレスにID登録フォームのURLが送信されます。
  3. ID登録に必要な情報を入力・送信します。
  4. 審査後、ID登録完了メールが送信されます。
  5. マイページにログインしてください。
  6. 申込フォームからお申し込みください。
  7. 受講申込みの審査結果により、受講可否が連絡されます。

■ 過去に松尾・岩澤研究室講座を受講したことがある方（Omnicampusのアカウントを持っている方）

  1. Omnicampusのマイページにログインします。
  2. 申込フォームからお申し込みください。
  3. 受講申込みの審査結果により、受講可否が連絡されます。

【高専の教員・学校関係者のお申込】

下記の「講座申込フォーム」より直接ログインしてお申込ください。

※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）

■講座申込締切：2026年7月26日(日) 13:00

※申込後のご案内は7月29日(水)までにメールでご連絡します。

【教員・学校関係者】講座申込フォーム

※申し込みのよくあるご質問はこちら

留意事項

ご案内メール等が迷惑メールフォルダに入ってしまう事例が多数発生しています。
「＠weblab.t.u-tokyo.ac.jp」「@mail.edu.omnicamp.us」からのメールが「迷惑メールフォルダ」に入らないように必ず設定をお願いします。

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