参加者の声バランスが取れていて、とても良かったように思います。最近、どのようなものが流行っているのかなど、参考書やインターネットだけでは簡単に入手出来ない情報が得られたのがとても良かったです。これらをもとに、今後どのようなものをもっと勉強していくべきなのかなど、何となくですが方向性が見えてきたような気がしています。

●専門的な知識をなぜそのようになっているのかなど、理由から説明していただくことで、とても理解しやすかったです。
●私自身は、機械学習分野にそれほど造詣が深くありません。なんとなく、ばらばらと自力で学習していて、単語は知っているものもありましたが、系統的な学習が出来ていませんでした。まとめて聞くことが出来て非常に良かったです。
●世の中にはライブラリの使い方などに終始しているセミナーなどもあるかと思うが、理論的な理解が先行している本講座は非常に信頼できると感じた。
●他社の研修と比べ、明らかにレベルの高い内容だと思います。よくある人工知能（深層学習）の本だけでは得られない原理等の知見と解説、応用技術を学ぶことができた。
●基礎から応用まで、また理論から実践まで、●想像していた以上に実践的で、先端技術を具体的に習得することができた。直観的な理解ができたため、今後自分で学習するにあたってもスムーズに入っていけると確信している。
●自分の業務内容と 100% 合致した内容だったので、すべてが職務に活かせると思いました。現行の商用技術と学術トレンドの説明があり、今後の見通しを頂けたのは今後の技術戦略を検討する上で有難かった。
●短い時間の中で、ここまで濃い内容を教えるのは大変だと思います。それでも講師陣の方々の分かりやすい解説と考えられたカリキュラムのおかげでどうにか付いていくことができました。
●講座では具体的な研究成果を使って、基礎を説明してくださり、わかりやすかったです。
演習もサンプルを実行するだけではなく、基礎知識を紹介していただきながら進められたので、理解が深まりました。
●講座と演習の連携がよくできていて、概念だけでなく、実際にプログラムを作成できる糸口をつかめた。
●個別面談および講師の皆様との質疑応答を通じて、自分自身の解析目的に適用できそうなアイデアをいくつか頂けたのが最大の収穫でした。他社さんとも交流できてよかったです。他社さんが今後どのように活用しようとしているかについても聞けてよかったです。

募集要項
内

容

京都大学情報学研究科知能情報学の研究室による各分野の講義・演習

日

程2024 年 8 月〜 9 月（水・木） 9:30 〜 18:00
8月21日（水）心理・認知情報学
8月28日（水）機械学習
8月29日（木）機械学習
9月 4 日（水）コンピュータビジョン
9月 5 日（木）自然言語処理
9月11日（水）音声情報処理
9月18日（水）脳情報学場

所

オンラインシステム（Zoom）による配信

必要なもの

PC およびオンライン（Zoom）受講が可能なウェブ環境（演習環境は提供いたします）

定員

20〜30 名程度料

498,000 円（税込）

受講

申込締切

（定員に達し次第締切ります）
2024 年 8 月 10 日（土）特・各研究室の教員によるプログラム構成、直接講義
・個々のレベルに合わせたアシスタントによるフォロー・演習で使用したソースコードの提供
・slack などチャットツールによる事後フォロー
・教員との個別面談

徴

参加特典

・京都大学情報学研究科知能情報学が開催するシンポジウムへの参加（秋頃を予定、京都大学内での開催）
・上記開催時に、講座教員との交流や個別相談会を実施

申込・詳細

https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou2024

主京都大学大学院情報学研究科、京大オリジナル株式会社

催

問合せ先

『人を知る』
人工知能講座2024

短期集中オンライン〜「人を知るための」・「人を知ることによってできる」人工知能〜

京大オリジナル株式会社
電話：075-753-7778 mail:kensyu@kyodai-original.co.jp

講座の開講・中止
・締切日前であっても定員になり次第、お申し込みの受付けを締め切ります。
・最低履行人数に満たない場合、開催を中止する場合があります。その場合、上記に関わらず全額返金いたします。

キャンセル既定
ご都合により申し込み後にキャンセルされる場合は、以下キャンセル料が発生します。
（１）開講日の 21 日前から 8 日前まで
受講料の 50％（２）開講日の７日前から受講料の 100％
病気・出張その他の受講者の都合により欠席した場合の返金や授業の振替は行いません。

動画等の取り扱い
セミナーの様子は、写真・ビデオ撮影を行わせていただきます。また、撮影した写真・動画は、京大オリジナル（株）の広報手段、講演資料、マスメディア提供資料、書籍などに用いる場合があります。個人が特定されないよう加工することをご希望の方は、期間中にお申し出ください。

第6期
京都大学大学院情報学研究科知能情報学

「人を知る」人工知能講座について

講師

知能メディア

陣

西野
脳認知科学

認知情報学

京都大学情報学研究科▶ 本講座では、京都大学情報学研究科知能情報学の最先端の研究内容に基づいた「人を知る」人工知能にまつわる講義と演習を合計7日間で提供します。

▶ 技術の成り立ちの背景・基礎から、最新の動向、そして演習までをカバーする専門講座で、人工知能の1990年京都大学文学研究科（心理学専攻）博士後期課程研究指導認定退学。ATR視聴覚機構研究所を経て、1992年に日本電信電話株式会社（NTT）入社。基礎研究所およびコミュニケーション科学基礎研究所にて人間の感覚情報処理の基礎研究と応用技術開発に従事。2019年から現職。NTT在職中に、京都大学文学研究科より博士（文学）の学位を取得（1996）、東京工業大学連携教授（2006-2012）などを兼務。
日▶ 講座に参加するのみならず、京都大学情報学研究科の研究成果に触れられる機会（知能情報学シンポジウム等を受賞。日本視覚学会会長（2014-2018）、新学術領域研究「多元質感知」領域代への参加）や教員との個別面談を通したアカデミアとの交流も可能です。

特本学術振興会賞（2006年）、科学技術分野の文部科学大臣表彰・科学技術賞（2015）
表（2015-2020）、学術変革領域(A)「深奥質感」領域代表（2020-2025）、日本学術会議会員（2017-2023）。

1997年東京大学工学部電子情報工学科卒、1999年東京大学工学系研究科電子エンス科Postdoctoral ResearchScientist。2005年から2011年までドレクセル 大 学 A s s i s t a n t P r o f e s s o r 、2 0 1 1 年 から2 0 1 6 年まで 同 大 A s s o c i a t eProfessor、2016年から2018年まで同大FullProfessor。その間、2013年カーネギーメロン大学Visiting Associate Professor、2012年から2018年まで大阪大学産業科学研究所客員教授。2015年より国立情報学研究所客員教授。2008年
NSF CAREER Award受賞。IEEEシニア会員、ACM会員。

知能メディア

自然言語処理村脇 有吾（むらわき ゆうご）

徴

脳認知科学

▶ 最先端の流れそのものを作っているトップランナーの研究者が直接指導

京都大学情報学研究科ができます。

▶ 要点を無駄なく正しく押さえることが可能

心理情報学効果的に集中して提供いたします。

グループリーダーなどを経て2013年より現職。理化学研究所、脳科学総合研究セ「人を知るための人工知能」（知能メディア）、・実世界に根ざした問題を解決するために、機械学習のみではなく、情報処理学会各会員。

音声情報処理河原 達也（かわはら たつや）
認知システム象機械学習

京都大学情報学研究科▶ ①新規事業・先行開発 ②研究 ③技術・製造 ④ソリューション開発等の部門の研究開発従事者およびそれ

京都大学情報学研究科

教授

1989年京都大学大学院工学研究科修士課程修了。博士（工学）。同大学工学部助手・助教授を経て、2003年京都大学学術情報メディアセンター／情報学研究科教鹿島 久嗣（かしま ひさし）授。音声言語処理、特に音声認識及び対話システムに関する研究に従事。主著に、教授

1999年京都大学修士課程を修了ののち、日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。業務の傍ら、2007年に同大学博士課程を修了し、博士（情報学）の学位を取得。2009▶ 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

在にいたる。テキスト解析および計算言語学に関する研究に従事、言語処理学会、

知能メディア

著書は『商品開発のための心理学』（編著，勁草書房）など。

「人を知ることによってできる人工知能」（脳認知科学）に関する体系的な学びを得ることができます。に準ずる方

2011年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了、博士（情報学）。同年京ンター、連携ユニットリーダーを兼務。専門は認知神経心理学、脳機能計測学、応用認知心理学。

▶ 網羅的な人工知能に関する研究分野に触れられる

准教授

科学研究院助教、2016年京都大学大学院情報学研究科助教、2020年同講師、現教授

筑波大学大学院博士課程心理学研究科修了。博士（教育学）。産業技術総合研究所

・忙しい方、何を学ぶべきかわからない、どこを押さえるべきかわからない方に向けて、大学での学習を

京都大学情報学研究科

都大学学術情報メディアセンター特定助教、2013年九州大学大学院システム情報

熊田 孝恒（くまだ たかつね）

・現状のツールを知るだけではなく、今後の人工知能の流れを作るアカデミアの先行研究にも触れること

対教授

程修了。博士（理学）。2002年から2005年まで、コロンビア大学コンピュータサイ教授

本質理解とその実課題解決に向けた実践的技術の習得を目指します。最先端研究に携わる研究者からの直接講義と具体的実装体験を通して、ワンランク上の問題解決を目指します。

恒（にしの こう）京都大学情報学研究科

情報工学専攻修士課程修了、2002年東京大学理学系研究科情報科学専攻博士課

西田 眞也（にしだ しんや）

講座概要

コンピュータビジョン「音声認識システム」「 音声対話システム」（ いずれもオーム社）。IEEE Fellow、
APSIPA会長、ISCA理事、日本学術会議連携会員。

年より東京大学准教授を経て、2014年より京都大学教授。人工知能やその基礎技▶ データサイエンスに携わる方で、よりワンランク上の問題解決に取り組みたい方

術 で あ る機 械 学 習 の 研 究 開 発とそ の 実 社 会 応 用 に 従 事 。日 本 学 術 振 興 会 賞（2019）等の受賞多数。

前提条件、知識脳認知科学

脳情報学

神谷 之康（かみたに ゆきやす）▶ 実問題解決に繋がる知能情報学の全体像の理解、分野全体を俯瞰した系統的な学習をしていただくため認知システムに、7日間通しでの参加をいただくこと

山本 章博（やまもと あきひろ）▶ 大学初等の微分積分、線形代数、統計学の知識、Python等のオブジェクト指向言語でのプログラミング

京都大学情報学研究科

経験があること・数学レベルに不安のある方には人工知能やデータサイエンスを学ぶために有用と思われる初歩的な数学を説明した「人工知能を学ぶための数学超速入門」の受講をおすすめします。

https://kyodai-original.socialcast.jp/contents/category/intro-math-online

・Python等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験に不安がある方には推薦教材の紹介も可能です。

機械学習教授京都大学情報学研究科教授

奈良県生まれ。東京大学教養学部卒業。カリフォルニア工科大学でPh.D.取得後、ハーバード大学、プリンストン大学、ATR脳情報研究所を経て、2015年から現職。
機械学習を用いて脳信号を解読する「ブレイン・デコーディング」法を開発し、ヒトの脳活動パターンから視覚イメージや夢を解読することに成功した。SCIENTIFIC

1985年京都大学理学部卒業。1990年九州大学大学院総合理工学研究科博士課

AMERICAN誌「科学技術に貢献した50人」（ 2005）、塚原仲晃賞（2013年）、日本程修了。理学博士。2003年より現職。専門は知能情報学の基礎理論、特に数理論理

学術振興会賞（2014年）、大阪科学賞（2015）等を受賞。2018年、ATRフェローの学を利用した機械学習理論の研究を行ってきた。近年は離散数学の機械学習への称号を授与される。サーペンタイン・ギャラリー（ロンドン）でのピエール・ユイグの応用を中心に研究を行っている。人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウェア学

展示 UUmwelt（2018年）のための映像を提供するなど、アーティストとのコラ会各会員。

ボレーションも進めている。

カリキュラム 機械学習、知能メディア（コンピュータビジョン、音声情報処理、自然言語処理）、脳認知科学（心理・認知情報学、脳情報学）をまとめて提供［ Day 1 ］ 8 月 21 日（水）［ Day 2 ］ 8 月 28 日（水）［ Day 3 ］ 8 月 29 日（木）［ Day 4 ］ 9 月 4 日（水）［ Day 5 ］ 9 月 5 日（木）［ Day 6 ］ 9 月 11 日（水）［ Day 7 ］ 9 月 18 日（水）心理・認知情報学

機械学習

機械学習

コンピュータビジョン

自然言語処理音声情報処理脳情報学

1 講時（ 9 ：30〜11：00）

人の認識と機械の認識

機械学習概説ニューラルネットワーク

コンピュータビジョン動向（特に人の意図理解を中心とした最先端の研究の俯瞰）

自然言語処理概説（深層学習に至る歴史と最新の動向）

音声情報処理技術の展望（深層学習，End-to-End モデル）

脳の数理モデル2 講時（11：00〜12：30）

人間の認識を利用した映像技術

回帰

深層学習

物体認識（物体認識研究の俯瞰）

事前学習エンコーダ（BERT や派生モデル）

音声認識技術の基礎と最先端（CTC、Attention モデル、自己教師付き学習モデル）

脳の情報表現

3 講時（13：30〜15：00）

人間の反応データの解析

機械学習の方法論（定式化や最適化）

教師なし学習深層表情認識（ConvNet を用いた認識問題）

BERT を使った言語解析

音声対話システムの基礎と最先端（タスクの分類 , システムの構成）

脳計測法

4 講時（15：00〜16：30）

人間の状態や特性の計測の原理と方法

分類

教師なし学習2次元姿勢・3次元姿勢推定（特徴点検出、人体の部位検出、マルチビュー幾何、自己教師学習）

大規模言語モデル（ChatGPT や関連モデル）

音声対話システムの演習（スマートスピーカ、雑談対話システム）

脳モデリングとデータ解析①

5 講時（16：30〜18：00）

人工知能技術を用いた人間の状態や特性の研究

分類と回帰

発展的話題

動作認識
（姿勢・物体認識を用いた動作認識の実装）

大規模言語モデルのプロンプティング

音源分離と音声強調（ビームフォーミング、ICA、IVA、ILRMA、MNMF、U-Net）

脳モデリングとデータ解析②＝ 講義＝ 演習