スクール名は、Neuro-Inspired COmputing To Artificial Intelligence (NICO2AI)から由来しており、「ニコニコAIスクール」と呼称します。深層学習の枠組みを超えて、脳が実現する柔軟な情報処理システムを機械知能として実装する技術や知識を学びます。

開設の目的

本AIスクールは、脳科学に興味がある者や、神経科学の専門的知識を持った者が機械学習器・人工知能システムを設計することで、脳型の汎用人工知能を開発できる人材を育成することを目的としています。具体的には、全脳アーキテクチャ開発に貢献できる以下のような人材を育成することを目標としています。

  • 全脳アーキテクチャを設計するアーキテクト
  • 脳らしい機械学習システムを組み込むことができるエンジニア
  • コネクトーム情報学、神経科学データに関するデータサイエンティスト
  • 人工知能開発者のニーズを汲んだ神経科学系調査ができるサーチャー

開設講座

  1. 「機械学習」ハンズオン
    1. 脳と人工知能、Python操作基礎
    2. 機械学習入門
    3. 線形回帰
    4. scikit-learn入門
    5. 勾配法と誤差逆伝搬法
    6. 特別編:深層学習ライブラリー(Chainer)入門
    7. 畳込みニューラルネットワーク(1)
    8. 畳込みニューラルネットワーク(2)
    9. 自己符号器と生成モデル
    10. 再帰的ニューラルネットワーク(1)
    11. 再帰的ニューラルネットワーク(2)
    12. 強化学習(1)
    13. 強化学習(2)、コネクトームから作る人工ニューラルネット
  2. 「脳神経科学と汎用人工知能」講義
    1. 脳科学と人工知能
    2. 脳のリバースエンジニアリング
    3. 全脳シミュレーション
    4. 脳の記憶の動的メカニズム
    5. 探索と学習の計算理論
    6. 脳のダイナミクスと知能創発
    7. 脳型人工知能の過去、現在、未来
    8. 特別編:意識と汎用人工知能

オーガナイザー

水谷 治央(PGV株式会社)

PGV株式会社 最高科学責任者。東京大学大学院医学系研究科修了(医学博士)。東京大学特任助教、ハーバード大学博士研究員、ドワンゴ人工知能研究所上席研究員を経て2018年1月から現職。東京大学・理化学研究所客員研究員

スクール受講生代表

髙藤 真依(筑波大学大学院)

はじめまして。筑波大学で博士大学院生をしている髙藤真依と申します。大学では学習心理学を、大学院では意思決定をテーマに神経科学を専攻しています。ディープラーニングをはじめとした近年のニューラルネットワーク研究の進展は、神経科学の分野でも非常にホットな話題となっています。そこで、私も昨年から始まったAIスクール初級編を受講し、そのご縁で、AIスクール応用編に聴講生として参加させていただくことになりました。本講座でAIについての学びを深め、一緒に未来の神経科学の発展を創っていきましょう。