講座概要
本講座では、春学期に開講した「AI基礎と応用」のアドバンスコースとして、深層学習の利活用における技術と最新動向について解説し、演習により理解を深めます。また、技術だけでなく深層学習技術の事業化・ビジネス活用について、外部講師による講義とワークショップを行います。
春学期に開講した「AI基礎と応用」と本講座の受講を終了するとJDLE認定プログラムのE資格の受験が可能となります。
サポート制度
・大学院生（日本ディープラーニング協会E資格保有者）から学習サポートがありますので、講義時間内は演習などのつまづきを個別に対応します。
・講義は録画配信を行っており、講義に関するチャットボットを用いて24時間いつでも復習することが可能です。
・講義日以外でも講師への質問はDiscordなどを利用して受付してます。担当講師（3名）とサポートの大学院生5名（日本ディープラーニング協会E資格保有
者）が返答するため、講義日以外でもわからないことを問い合わせることができます。
・当日出席できない場合はオンライン出席もできます。
開講日時
火曜日8回開講 16時～19時（1回3時間）
会場
中部大学リサーチセンター
テーマと概要
| 回 | テーマ | 日程 | 概要 |
|---|---|---|---|
| 1. | Transformer | 9月30日 (火曜日) | 深層学習の最新モデルあるTransformerと画像認識に適用したVision Transformerについて解説し、その実装方法について紹介します。 |
| 2. | 大規模基盤モデルの学習 | 10月14日(火曜日) | 大規模基盤モデルの学習に用いられる自己教師あり学習や、画像-言語モデルのCLIP の学習と活用について解説します。 |
| 3. | モデルのコンパクト化 | 10月28日(火曜日) | エッジデバイスでモデルを動かす際、小さなモデルで高性能なモデルを学習する必要があり、知識蒸留と枝刈りが用いられます。その仕組みとその実装方法について解説します。 |
| 4. | 生成モデル | 11月11日(火曜日) | 画像や音声などのメディアから時系列データまでを生成するための手法である拡散モデルについて解説し、その実装方法について紹介します。 |
| 5. | 深層学習の事業化・ビジネス活用 （外部講師） | 12月9日 (火曜日) | 外部講師による深層学習の事業化・ビジネス活用に関する講義を行い、その後に「AI Stpategy Canvas」シートによるワークショップを開催します。受講者の皆さんのアイディアを事業化するための検討を行います。 |
| 6. | 深層強化学習 | 12月23日(火曜日) | ロボットの自律制御などに応用される深層強化学習の最新動向とその実装方法について解説します。 |
| 7. 8. | プロジェクト課題 （1）（2） | 2026年 1月 6日 1月20日 (火曜日) | プロジェクト課題では、これまでに学んだ技術をベースに長年にわたりAI研究に取り組んできた研究者からアドバイスの下、各企業が持つ問題に対してAI開発の実践力を養います。さらに、事業化・ビジネスプランについても同様に取り組み、発表していただきます。 |
過去の講座日程
募集期間
7月頃～8月末日まで 受講を希望される方は下記までお問い合わせください。
お問い合わせ先
CU Synergy Program に関するお問い合わせは、地域連携教育センターへ。
中部大学 地域連携教育センター
487-8501 愛知県春日井市松本町1200
電話： 0568-51-4392（直通）
ファックス： 0568-51-1172
Eメール： chubu-chiiki＠fsc.chubu.ac.jp
