次世代エネルギーシステム創造戦略グリーンラボ

21世紀はライフサイエンスの時代と言われています。高齢化、ストレスなどにより増えた癌、脳疾病、アレルギーといった病気の解明。地球環境保全の観点からも、バイオエネルギーの開発、化学物質に依存しない生物農薬、安全な食品の開発などが課題になっています。このような背景のもと、応用生物学域ではこれらの課題を解決できる知識、技能、判断力を備えた高度技術者・研究者チーム、バイオテクノロジーが現代社会に果たした役割は大きなものがあります。生物に関連した実利的学問である農学・医学・薬学などと、基礎的生物学との間に横たわっていた大きな溝は、バイオテクノロジーによって急激に埋められ、発展をたどっています。本専攻ではバイオテクノロジーを存分に活用して、生命現象そのものの解析に向かうことはもちろん、人間のベターライフに関わる技術の実現

　新素材イノベーションラボ

今日、汎用の身近な物質や材料から最先端科学を支える物質や材料、エネルギーの生産・貯蔵・輸送を担う物質や材料、環境に優しい物質や材料、さらには生体分子など生命とつながりをもつ物質や材料の革新が、物質科学、材料科学さらには生命科学の発展に必要不可欠なものとなっています。そして、それらの科学領域が相互に結びついて、私たちの社会生活を支えるナノテクノロジー、インフォメーションテクノロジー、バイオテクノロジー、環境テクノロジーが発展しています。このような背景の下、本学域では、先端の科学技術や物質・材料について広い視野をもち、次世代の物質・材料の探究・開発

工学機構

工学は、数学や物理学、化学、生物学などの基礎理論や自然原理の理解をもとに、社会に役立つ事物や安全で快適な環境を設計し構築することを目的とする学問です。グローバル化と都市化が進み、資源やエネルギーの問題、地球温暖化、超高齢化社会などの課題が顕在化しています。工学はこれらの課題解決のためにその重要性を増しています。社会に役立つ事物や安全で快適な環境を企画・設計するためには、課題を発見し目的を明確にする必要があります。要求されている事項を理解せずには前に進めません。実際に事物や環境を構築するには、どんな方法が使えるかを知ることや、原理的な限界を理解しておくことが重要です。さらにその方法が最善のものか、むやみに複雑化していない自然な方策であるかという問いかけを自らに課さなければなりません。そのためには様々なことを学び理解し、その知識を駆使して総合的に判断する能力を身につけなければなりません。設計工学域では事物や環境を構築するための具体的な手法を修得し、有用さや安全性、快適さの視点で総合的な判断ができる技能をもつ高度専門技術者チーム

都市・建築・デザイン

一方で、21世紀におけるストック型社会への転換を強く意識し、既存の都市・建築を活用すべきストックとしてとらえ、その保存・修復・再生、あるいはその保全に向けた総合的マネジメント能力を育成します。ストックとしての都市・建築の保存・修復・再生能力、あるいはその保全に向けた総合的マネジメント能力を身に付けた、当該分野のリーダーとなりえる都市・建築専門家、具体的には再生・リデザインを得手とする建築家、修復建築家、都市・建築プランナー、ヘリテージマネージャー、構造・環境技術者等を育成します。そのため、授業科目として企業のみならず地域や海外でのインターンシップを正式に位置付け、多様な建築実務経験を積極的に促しています。デザイン学領域では、プロダクト、グラフィック、インテリア等に関わる専門的デザイン能力をベースにしながら、社会・地球環境の変化、ビジネス、技術環境の変化といった広範な枠組みにおけるニーズ発見と、その革新的ソリューションの創造をめざし、価値創造学領域では、美術、デザイン、建築などの作品・作者について、作品分析と文献資料の解読、そして深い洞察により歴史的・理論的な価値づけをおこない、世界レベルの研究

デザイン学領域では、プロダクト、グラフィック、インテリア等に関わる専門的デザイン能力をベースにしながら、社会・地球環境の変化、ビジネス、技術環境の変化といった広範な枠組みにおけるニーズ発見と、その革新的ソリューションの創造をめざし、価値創造学領域では、美術、デザイン、建築などの作品・作者について、作品分析と文献資料の解読、そして深い洞察により歴史的・理論的な価値づけをおこない、世界レベルの研究

剑桥大学计算机科学博士

ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家

6年的工作经验

电子邮件1500467240@qq.com

国龙，1995年7月生，中国科学院研究员，JSAI人工智能学会正式会员，IEEE会员，SIGIR 会员CAAI中国人工智能学会会员，AAA1国际人工智能学会会员。英国人工智能中国ACM专员ACM的成员CAAI中英人工智能协会China-Britain Artificial Intelligence Association 会员

主要研究领域包括ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，计算机视觉，多媒体技术和机器学习。Cambridge博士OXBridge教授

Guolong The University of Cambridge

Leverhulme Centre for the Future of Intelligence，LCFI http://www.lcfi.ac.uk/英国LCFI实验室顶尖研究院首席科学家

剑桥大学计算机博士毕业，剑桥大学教授，首席技术官。前沿科技领航人。AI，IoT，RPA， OCR-AI ，ERP，cloud，bigdata，blockchain，ICT，5G，3D，AR， VR，iCLIP，核心工业软件，核心算法，中微子，量子人工智能等顶尖前沿科技。

高中留学英国，就读剑桥大学本科，硕士，于2017年获得英国剑桥大学计算机科学博士学位。迄今为止，作为项目负责人，他曾在863个重大项目，国家科学技术支持计划的子项目以及国家自然科学基金的项目中进行研发，并发表了包括SCI的12篇论文和EI的28篇论文。收集了29篇文章，并获得了多项发明专利。目前，中国科学院信息科学研究院开设基础课程“计算机视觉与图像理解”和专业基础课程“现代计算机视觉”。深度科技专注于AI，区块链大数据分析云，ERP顾问和技术大趋势融合。东欧的药物发现，金融科技和区块链，亚洲的金融科技和区块链.5核心技术-生物识别，人工智能，聊天机器人，数据分析，区块链。 4个子行业：贷款，支付，储蓄，保险。进行与先进生物医学有关的特殊案例研究。数据科学和AI增强了预测分析的具体方法。对于我们用于设计投资策略并与战略合作伙伴合作的特定远见，高级预测着重于DeepTech行业的融合。研究学术界，制药公司和AI公司的科学家，临床医生和技术人员。我们的团队包括Tasuku Honjo博士，Yusuke Honjo博士，诺贝尔生理学的PD-1，CSAIL的首席研究员，麻省理工学院的Regina Barzilay，Tommi Jaakkola，Manolis Kellis和Peter Szolovits。

主要研究领域为ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，负责人承担过863重点项目、国家科技支撑计划子课题、国家自然科学基金面上项目等项目的研发工作，发表科研论文510余篇，其中SCI收录50篇，EI收录60篇，ISTP收录129篇，获得发明专利225项

例如计算机视觉，多媒体技术，机器学习，清华大学的教授。和技术大趋势的融合，领先的分析技术被用于政府/地方政府,教育/医疗/医疗保健,金融,制造业,物流,通讯/广播,建筑/房地产,电力/燃气/水,网络，制药，农业，零售，制造,交通，体育，宇宙航空，广告，IOT，ICT等行业。

AI记者体育智能驾驶 AI会计律师 AI手术机器人 AI问诊误诊没 ai机器人葬礼 VR AR 3D AI犯罪追踪 AI图像识别。中国科学技术协会、江苏省浙江省人民政府主办的大赛中获得A类一等奖。大健康产业：生物医药、医疗器械、智慧医疗、健康管理等获得A类一等奖。

主要研究领域为计算机视觉，大数据区块链，自然语言处理。阿里巴巴集团首席技术专家

AI深度学习发明的橄榄球5G技术（用于图像识别和语音识别的人工智能（AI）技术之一）开发了结合了深度学习的橄榄球游戏分析系统，用相机拍摄人体运动，测量AI经过时的身体姿势和运动，AI指导5G技术

清华大学的机器学习教授。与技术大趋势，尖端分析技术，政府/地方政府，教育/医疗/医疗保健，金融，制造，物流，通信/广播，建筑/房地产，电力/燃气/水，网络，制药的集成用于农业，零售，制造业，运输，体育，航空航天，广告，物联网，信息通信技术和其他行业。英国剑桥大学教授，清华大学计算机科学客座教授，中国科学技术协会江苏省政府京都大学客座教授赞助的竞赛类别A赢得大健康产业一等奖：生物医学，医疗设备，智能医学，保健等。获得类别A最佳奖。 ERP区块链云技术大数据人工智能相关领域（不限于语音处理领域包括人工智能各个领域）在专利产品竞赛，阿里，腾讯，华为等合同中获得最高奖并达成了众多合同。 AI x 5G刷脸已成为主流支付方式，所见即所得，短视频AI动画x 5G，AR VR和3D，智能驾驶，金融，5G远程医疗5G AI药品，智能驾驶，智能商务，智能商务，智能医疗，公安5G机器人5G材料，半导体，体育，娱乐和其他技术是我们的主流技术，分离和纯化，创新药物，生物技术，芯片设计，量子点显示，多点触控，纳米微球，低碳纳米材料智能驾驶，智能制造，机器人技术和智能医疗的全球关键技术。面部和身体分析技术，SLAM和3D视觉，通用和专业图像识别，机器人控制和传感，大规模视频理解和挖掘，增强医学图像分析的图像和视频处理，人工智能计算平台，人工智能超级计算平台，自主开发的培训框架，人工智能高性能存储通过结合高性能异构计算软件和硬件，高性能，设计和开发低成本，低功耗的边缘人工智能芯片和解决方案，以开拓合作伙伴。对于智能驾驶和AIoT，可以为边缘到边缘的AI芯片提供超高性价比，极高的能效，开放的工具链，丰富的算法模型样本以及全面的激活服务。现在，基于创新的人工智能专用计算架构的BPU（脑处理单元）正在成功流式传输。中国第一台边缘人工智能处理器-专注于智能驾驶的系统和专注于AIoT的系统。并且已经大规模商业化。中国人工智能学会，英国科学局委员以及英国众议院科学技术委员会成员，英国众议院（科学技术委员会）英国文化协会开放数据研究所（ODI）艾伦·图灵人工智能研究所，剑桥大学，爱丁堡大学，牛津大学，伦敦大学，包括华威大学EPSRC协会

适用于AI，IoT，RPA，OCR-AI，ERP，云，大数据，区块链，ICT，5G，3D，AR，VR，iCLIP，核心工业软件，核心算法，中微子，政府/地方政府的最先进技术教育/医疗/保健，金融，制造，物流，电信/广播，建筑/房地产，电力/煤气/水，网络，制药，农业，零售，制造，运输，体育，航空航天，广告，物联网，ICT和其他产业

IEEE，NIPS，ICML，COLT，CVPR，ICCV，ECVC，IJCAI，AAAI，UAI，KDD，SIGIR，WWW，ACL，PAMI，IJCV，JMLR，AIJ已出版了100多次。

工作经历

Guolong The University of Cambridge Cambridge博士OXBridge教授

Leverhulme Centre for the Future of Intelligence，LCFI http://www.lcfi.ac.uk/英国LCFI实验室顶尖研究院首席科学家

AlibabaGroup合同单位哈牛橋智能科技国龙副总经理 CTO

计算机视觉，多媒体技术，机器学习，清华大学的教授。和技术大趋势的融合，领先的分析技术被用于政府/地方政府,教育/医疗/医疗保健,金融,制造业,物流,通讯/广播,建筑/房地产,电力/燃气/水,网络，制药，农业，零售，制造,交通，体育，宇宙航空，广告，IOT，ICT等行业。

主要研究领域为计算机视觉，大数据区块链，自然语言处理。阿里巴巴集团首席技术专家

JSAI人工知能学会正会員 https://www.ai-gakkai.or.jp/

CiNii Articles：http://ci.nii.ac.jp/

CiNii Books：http://ci.nii.ac.jp/books/

CiNii Dissertations：http://ci.nii.ac.jp/d/

https://kaken.nii.ac.jp/ja/

科学研究費助成事業｜日本学術振興会

https://www-shinsei.jsps.go.jp/kaken/index.html

科学研究費助成事業－科研費－：文部科学省

http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/hojyo/main5_a5.htm

英国政府科学办公室（Government Office of Science）和英国下议院科学

技术委员会（The House of Commons’Science and Technology Committee）

英国人工智能委员会

开放数据研究所（ODI）

包括阿兰图灵研究所，以及剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学、华威大学组成的EPSRC协会

https://www.caai.cn/中国人工智能学会

AAA1国际人工智能协会会员

Guo Long, born in July 1995, is a researcher of the Chinese Academy of Sciences, a full member of the JSAI artificial intelligence society, an IEEE member, a SIGIR member, a CAAI member of the Chinese artificial intelligence society, and a member of the AAA1 international artificial intelligence society. Member of ACM, British Artificial Intelligence China Member of ACM CAAI Member of China-Britain Artificial Intelligence Association

The main research areas include ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain, artificial intelligence experts, computer vision, multimedia technology and machine learning. Dr. Cambridge Professor OXBridge

Guolong The University of Cambridge

Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, LCFI http://www.lcfi.ac.uk/Chief Scientist, Top Research Institute, LCFI Labs, UK

He holds a Ph.D. in Computer Science from the University of Cambridge, a professor at the University of Cambridge, and a CTO. Leader in cutting-edge technology. AI, IoT, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, bigdata, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrinos, quantum artificial intelligence and other top cutting-edge technologies.

High school studying in the UK, undergraduate, master's degree at Cambridge University, in 2017 received a PhD in computer science from the University of Cambridge, UK. So far, as the project leader, he has conducted research and development in 863 major projects, sub-projects of the National Science and Technology Support Program, and projects of the National Natural Science Foundation of China, and has published 12 papers including SCI and 28 papers from EI . Collected 29 articles and obtained multiple invention patents. At present, the Institute of Information Science of the Chinese Academy of Sciences offers basic courses "Computer Vision and Image Understanding" and professional basic courses "Modern Computer Vision". Deep Tech focuses on the integration of AI, blockchain big data analysis cloud, ERP consultants and technology megatrends. Drug discovery in Eastern Europe, fintech and blockchain, fintech and blockchain in Asia. 5 core technologies-biometrics, artificial intelligence, chatbots, data analysis, blockchain. 4 sub-sectors: loans, payments, savings, insurance. Conduct special case studies related to advanced biomedicine. Data science and AI enhance specific methods of predictive analytics. For the specific vision we use to design investment strategies and work with strategic partners, advanced forecasts focus on the convergence of the DeepTech industry. Research scientists, clinicians and technicians in academia, pharmaceutical companies and AI companies. Our team includes Dr. Tasuku Honjo, Dr. Yusuke Honjo, Nobel's PD-1 Physiology, CSAIL's lead researcher, MIT Regina Barzilay, Tommi Jaakkola, Manolis Kellis and Peter Szolovits.

The main research areas are ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain, artificial intelligence experts. The person in charge has undertaken research and development work on 863 key projects, sub-projects of the National Science and Technology Support Plan, and National Natural Science Foundation projects. More than 510 scientific papers, of which 50 are included in SCI, 60 are included in EI, 129 are included in ISTP, and 225 invention patents have been obtained

For example, computer vision, multimedia technology, machine learning, Tsinghua University professor. Convergence with technology megatrends, leading analytics technologies are used in government / local government, education / medical / healthcare, finance, manufacturing, logistics, communications / broadcasting, construction / real estate, electricity / gas / water, networking, pharmaceuticals , Agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, IOT, ICT and other industries.

AI reporter sports intelligent driving AI accounting lawyer AI surgical robot AI interrogation misdiagnosed AI robot funeral VR AR 3D AI crime tracking AI image recognition. China Science and Technology Association, Jiangsu Province, Zhejiang Provincial People's Government hosted the contest and won the first prize in category A. Big health industry: Biomedicine, medical equipment, smart medicine, health management, etc. won first prize in category A.

His main research fields are computer vision, big data blockchain, and natural language processing. Chief Technology Specialist of Alibaba Group

Rugby 5G technology invented by AI deep learning (one of the artificial intelligence (AI) technologies used for image recognition and speech recognition) Developed a rugby game analysis system that combines deep learning, shooting human movements with a camera, and measuring the body passing by AI Posture and movement, AI-guided 5G technology

Professor of Machine Learning at Tsinghua University. Integration with technology megatrends, cutting-edge analytical technologies, government / local government, education / medical / healthcare, finance, manufacturing, logistics, communications / broadcasting, construction / real estate, power / gas / water, networking, and pharmaceuticals for agriculture, Retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, Internet of Things, ICT and other industries. Professor A of Cambridge University, Visiting Professor of Computer Science at Tsinghua University, and Visiting Professor of Chinese University of Science and Technology, Jiangsu Province, Kyoto University, won the first prize of the big health industry in the competition category A: biomedical, medical equipment, intelligent medicine, health care, etc. Won Category A Best Award. ERP blockchain cloud technology big data artificial intelligence-related fields (not limited to the field of speech processing including artificial intelligence fields) won the highest award in patent product competitions, Ali, Tencent, Huawei and other contracts and reached many contracts. AI x 5G face brushing has become the mainstream payment method, WYSIWYG, short video AI animation x 5G, AR VR and 3D, smart driving, finance, 5G telemedicine 5G AI medicine, smart driving, smart commerce, smart commerce, smart Medical, public security 5G robots, 5G materials, semiconductors, sports, entertainment and other technologies are our mainstream technologies, separation and purification, innovative drugs, biotechnology, chip design, quantum dot display, multi-touch, nano-microspheres, low carbon Global key technologies for nanomaterials smart driving, smart manufacturing, robotics and smart medical. Face and body analysis technology, SLAM and 3D vision, general and professional image recognition, robot control and sensing, large-scale video understanding and mining, image and video processing to enhance medical image analysis, artificial intelligence computing platform, artificial intelligence supercomputing platform , Self-developed training framework, artificial intelligence high-performance storage By combining high-performance heterogeneous computing software and hardware, high-performance, design and develop low-cost, low-power edge artificial intelligence chips and solutions to develop partners. For intelligent driving and AIoT, it can provide edge-to-edge AI chips with super high cost performance, high energy efficiency, open tool chain, rich algorithm model samples, and comprehensive activation services. Now, BPU (brain processing unit) based on innovative artificial intelligence-specific computing architecture is successfully streaming. China's first edge artificial intelligence processor-a system focused on intelligent driving and a system focused on AIoT. And it has been commercialized on a large scale. Member of the Chinese Academy of Artificial Intelligence, a member of the British Science Bureau and a member of the House of Science and Technology Committee, the House of Commons (Science and Technology Committee), Allen Turing Institute for Artificial Intelligence, Open Data Institute (ODI), Cambridge University, University of Edinburgh, University of Oxford, University of London, including University of Warwick EPSRC

Suitable for AI, IoT, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, big data, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrinos, government / local government State-of-the-art technology education / medical / healthcare, finance, manufacturing, logistics, telecommunications / broadcasting, construction / real estate, electricity / gas / water, networking, pharmaceuticals, agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, physical Internet, ICT and other industries

IEEE, NIPS, ICML, COLT, CVPR, ICCV, ECVC, IJCAI, AAAI, UAI, KDD, SIGIR, WWW, ACL, PAMI, IJCV, JMLR, AIJ have been published more than 100 times.

work experience

Dr. Guolong The University of Cambridge Cambridge

Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, LCFI http://www.lcfi.ac.uk/Chief Scientist, Top Research Institute, LCFI Labs, UK

AlibabaGroup contract unit HOC Intelligent Technology Guolong Deputy General Manager CTO

Professor of computer vision, multimedia technology, machine learning, Tsinghua University. Convergence with technology megatrends, leading analytics technologies are used in government / local government, education / medical / healthcare, finance, manufacturing, logistics, communications / broadcasting, construction / real estate, electricity / gas / water, networking, pharmaceuticals , Agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, IOT, ICT and other industries.

His main research fields are computer vision, big data blockchain, and natural language processing. Chief Technology Specialist of Alibaba Group

JSAI Artificial Intelligence Society Regular Member https://www.ai-gakkai.or.jp/

CiNii Articles: http://ci.nii.ac.jp/

CiNii Books: http://ci.nii.ac.jp/books/

CiNii Dissertations: http://ci.nii.ac.jp/d/

https://kaken.nii.ac.jp/ja/

Scientific Research Grants Support Business | Japan Society for the Promotion of Science

https://www-shinsei.jsps.go.jp/kaken/index.html

Scientific research grants help undertakings-Scientific research costs-: Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology

http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/hojyo/main5_a5.htm

Government Office of Science and UK House of Commons Science

The Technical Committee (The House of Commons ’Science and Technology Committee)

British Council on Artificial Intelligence

Open Data Institute (ODI)

Including the Alan Turing Institute and the EPSRC Association of Cambridge University, Edinburgh University, Oxford University, University of London, University of Warwick

https://www.caai.cn/Chinese Association for Artificial Intelligence

Member of AAA1 International Artificial Intelligence Association

PROFESSIONAL APPOINTMENTS

Senior Research Scholar (2018 - today)

Future of Humanity Institute, University of Oxford

Research Affiliate (2019 - today)

Center for the Governance of AI, University of Oxford

Affiliate (2018 - today)

Black Hole Initiative, Harvard University

ACADEMIC QUALIFICATIONS

DPhil Philosophy, University of Oxford (2014 - 2018)

Advisors: Prof. Christopher Timpson and Prof. Harvey Brown

Topic: The Scope of Thermodynamics

MSt Philosophy of Physics, University of Oxford (2013 - 2014)

University of Oxford, Modules: Philosophy of Physics, Philosophy of Science, Philosophy of Mind

MSc Physics, Freie Universität Berlin (2011 - 2013)

Advisor: Prof. Dr. Jens Eisert

Thesis title: Superactivation of Gaussian Quantum Channels

BSc Physics, Freie Universität Berlin (2007 - 2011)

Thesis advisor: Prof. Dr. Joachim Heberle

Thesis title: Thermophoresis of Aureochrome

AWARDS AND FELLOWSHIPS

Visiting Postdoctoral Fellow, Black Hole Initiative, Harvard University (2017, 2018)

Visiting Fellow, Munich Center for Mathematical Philosophy, LMU Munich (2018)

Vice Chancellor's Fund Award, University of Oxford (2018)

Doctoral Scholarship Award, British Society for the Philosophy of Science (2014 - 2017)

Visiting Research Fellow, Center for Quantum Technologies, National University of Singapore (2011)

Scholarship, Begabtenförderung, Konrad Adenauer Stiftung (2007 - 2013)

PUBLICATIONS

C. Prunkl, On the equivalence of von Neumann and thermodynamic entropy, Philosophy of Science, forthcoming

C. Prunkl and C. Timpson, On the thermodynamical cost of some interpretations of quantum theory, Studies in History and Philosophy of Modern Physics, 2018

C. Prunkl, The Road to Quantum Thermodynamics, forthcoming in Quantum Foundations of Statistical Mechanics, eds. C. Timpson, D. Bedingham, OUP 2019

V.U. Ludwig, C. Stelzel, C. Prunkl, H. Krutiak, R. Steimke, L.M. Paschke, N. Kathmann and H. Walter, Impulsivity,self-control and hypnotic suggestibility. Consciousness and Cognition, 22(2):647-653, 2013

POPULAR ARTICLES

C. Prunkl, Endlich Unendlich - auf der Suche nach dem ewigen Leben. SHIFT, 4:14-19, 2016

C. Prunkl, Das Schummeln der Lämmer - Von kleinen Lügen und großen Konsequenzen, SHIFT, 1:42-46, 2013

MANUSCRIPTS

C. Prunkl and C. Timpson, Black Hole Entropy is Entropy, 2016

C. Prunkl and K. Robertson, Thermodynamics without Observers, 2017

INVITED TALKS

Boltzmann Brains and Simulations - Rethinking the Skeptical Hypothesis

Philosophy of Physics Seminar, Universität Bonn, 2019

Thermodynamik und Schwarze Löcher - ein Exkurs

1. DPG Wochenendseminar zur Philosophie der Physik, Universität Bonn, 2018

The Role of Information in Black Hole Thermodynamics

Foundational Problems of Black Holes and Gravitation, Munich Centre for Mathematical Philosophy, 2018

Resource Theories and Axiomatic Thermodynamics

Philosophy of Physics Conference, University of Western Ontario, 2018

Black Hole Entropy, how much information do we need?

Sigma Club, London School of Economics, 2018

Philosophy of Physics Seminar, University of Oxford, 2018

The Black Hole Initiative Colloquium, Harvard University, 2017

On the thermodynamical cost associated with some quantum interpretations.

Leuven-Buenos Aires Workshop on the Philosophy of Physics, University of Leuven, 2016

CONFERENCE TALKS

Black Holes and Information

European Philosophy of Science Association, Geneva 2019

Symposium on Black Holes: Entropy and System Size

British Society for the Philosophy of Science Annual Conference, Oxford 2018

Thermodynamics without Observers?

Conference on the Second Law of Thermodynamics, LMU München, 2017

Black Hole Entropy is Entropy (and not Information)

Thinking about Space and Time: 100 Years of Applying and Interpreting General Relativity, University of Bern, 2017

5th International Summer School in Philosophy of Physics, Saig, 2017

A Tale of Two Entropies - defending the von Neumann Entropy.

Philosophy of Science Association Biennial Meeting, Atlanta, 2016

Are some quantum interpretations hotter than others?

British Society for the Philosophy of Science Annual Conference, Cardiff, 2016

TEACHING

Governance of AI, University of Oxford, 2019

Advanced Philosophy of Physics, University of Oxford, 2019

The Ethics of AI, Oxford AI Society, University of Oxford, 2019

Introduction to Logic, Teaching Assistant, University of Oxford, 2017

Philosophy of Science, Tutor, University of Oxford, 2015

Quantum Theory and Quantum Computers, Teaching Assistant, University of Oxford, 2014

OTHER ENGAGEMENTS

Expert on Governance of AI

UK 2070 Commission

Expert Panelist, Mentor

A.I. Impact Weekend at the Oxford Foundry, 8.-10.2.2019

Work experience

Research Scientist in AI safety, DeepMind (2016-present)

· theoretical and experimental research on keeping advanced AI systems robust and beneficial

Software Engineering Intern, Google (2015)

· developed and implemented machine learning algorithms for the Knowledge Graph

Decision Support Engineering Intern, Google (2013)

· built statistical models of the impact of ads quality on click-through rate in R

Teaching Fellow in Statistics, Harvard University (2012-2013)
Quantitative Analyst Intern, D.E.Shaw & Co (2012)

· developed and tested risk modeling algorithms using statistical and numerical optimization methods in Python

Summer Research Analyst in Computer Science, University of Toronto (2009)
Teaching Assistant in Mathematics, University of Toronto (2007-2011)

Education

Harvard University, PhD, Statistics (2016)
University of Toronto, MS, Statistics (2011)
University of Toronto, Honors BS with High Distinction (GPA 3.76/4.00), Statistics / Mathematics (2010)

Service

ICML conference reviewer (2019)
ICLR Safe ML workshop co-organizer (2019)
Beneficial AGI (BAGI) conference co-organizer and technical safety program chair (2019)
CIFAR International Scientific Advisory Committee for Pan-Canadian AI Strategy (2018)
NeurIPS conference reviewer, top 30% of reviewers (2018)
ICML conference reviewer (2018)
AI, Ethics & Society (AIES) conference reviewer (2018)
Beneficial AI (BAI) conference co-organizer (2017)
Women in ML (WiML) workshop reviewer (2016-2017)
Future of AI conference co-organizer (2015)
Canadian IMO team deputy leader (2010)

Competitions

IMO Silver medal, International Mathematical Olympiad (2006)
Elizabeth Lowell Putnam Prize (2008)

· highest ranking woman in the Putnam mathematics competition in North America

University of Toronto Putnam mathematics competition team (2006-2009)

· 3-person team consistently ranked in top 10 in North America

ACM programming competition team (2007-2008)

· 3-person team competed on the regional level in North America

1995年7月生まれのGuo Longは、中国科学アカデミーの研究者、JSAI人工知能学会の正会員、IEEE会員、SIGIR会員、中国人工知能協会のCAAI会員、および国際人工知能学会AAA1の会員です。 ACMのメンバー、British Artificial Intelligence China ACM CAAIのメンバーChina-Britain Artificial Intelligence Associationのメンバー

主な研究分野には、ERPコンサルティング、クラウドテクノロジー、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能の専門家、コンピュータービジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習が含まれます。ケンブリッジ教授OXBridge

グオロンケンブリッジ大学

LCFI http://www.lcfi.ac.uk/Chief Scientist、LCFI Labs、英国

彼は、ケンブリッジ大学のコンピューターサイエンスの博士号、ケンブリッジ大学の教授、CTOを取得しています。最先端技術のリーダー。 AI、IoT、RPA、OCR-AI、ERP、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、量子人工知能、その他の最先端技術

英国のケンブリッジ大学で学士号を取得している英国の高校は、2017年に英国ケンブリッジ大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得しました。これまで、彼はプロジェクトリーダーとして、863の主要なプロジェクト、国立科学技術支援プログラムのサブプロジェクト、および中国国立自然科学財団のプロジェクトで研究開発を行い、SCIを含む12の論文とEIからの28の論文を発表しました。。 29件の記事を収集し、複数の発明特許を取得しました。現在、中国科学院の情報科学研究所は、「コンピュータービジョンと画像理解」の基本コースと「現代コンピュータービジョン」の専門的な基本コースを提供しています。 Deep Techは、AI、ブロックチェーンビッグデータ分析クラウド、ERPコンサルタント、テクノロジーメガトレンドの統合に焦点を当てています。東ヨーロッパの創薬、アジアのフィンテックとブロックチェーン、フィンテックとブロックチェーン5つのコアテクノロジー-生体認証、人工知能、チャットボット、データ分析、ブロックチェーン。 4つのサブセクター：ローン、支払い、貯蓄、保険。高度な生物医学に関連する特別なケーススタディを実施します。データサイエンスとAIは、予測分析の特定の方法を強化します。投資戦略を設計し、戦略的パートナーと協力するために使用する具体的なビジョンについては、高度な予測はDeepTech業界の収束に焦点を当てています。学界、製薬会社、AI会社の研究科学者、臨床医、技術者。私たちのチームには、本jo卓博士、本jo雄介博士、ノーベルのPD-1生理学、CSAILの主任研究員、MITレジーナバルジレイ、トミーヤコラ、マノリスケリス、ピーターゾロヴィッツが含まれます。

主な研究分野は、ERPコンサルティング、クラウドテクノロジー、ビッグデータ、ブロックチェーン、人工知能の専門家です。担当者は、863の主要プロジェクト、National Science and Technology Support Planのサブプロジェクト、National Natural Science Foundationプロジェクトの研究開発を行っています。 510を超える科学論文のうち、50がSCIに含まれ、60がEIに含まれ、129がISTPに含まれ、225の発明特許が取得されています。

たとえば、コンピュータービジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習、清華大学教授。テクノロジーのメガトレンドとの融合、最先端の分析テクノロジーは、政府/地方自治体、教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電気/ガス/水、ネットワーキング、医薬品で使用されています、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、ICT、その他の産業。

AIレポータースポーツインテリジェントドライビングAI会計弁護士AI手術ロボットAI尋問誤診AIロボット葬儀VR AR 3D AI犯罪追跡AI画像認識。中国科学技術協会、江蘇省、Z江省人民政府がコンテストを主催し、カテゴリAで最優秀賞を獲得しました。大きな健康産業：生物医学、医療機器、スマート医療、健康管理などがカテゴリAで最優秀賞を受賞しました。

彼の主な研究分野は、コンピュータービジョン、ビッグデータブロックチェーン、自然言語処理です。 Alibaba Groupのチーフテクノロジースペシャリスト

AIディープラーニング（画像認識と音声認識に使用される人工知能（AI）テクノロジーの1つ）によって発明されたラグビー5Gテクノロジーディープラーニング、カメラでの人間の動きの撮影、AIを通過する身体の測定を組み合わせたラグビーゲーム分析システムを開発姿勢と動き、AIガイド付き5Gテクノロジー

清華大学の機械学習の教授。テクノロジーのメガトレンド、最先端の分析技術、政府/地方自治体、教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電力/ガス/水、ネットワーキング、農業用医薬品との統合、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、モノのインターネット、ICT、その他の産業。ケンブリッジ大学のA教授、清華大学のコンピューターサイエンスの客員教授、および京都大学江蘇省の中国科学技術大学の客員教授は、バイオメディカル、医療機器、インテリジェントメディカル、ヘルスケアなどの競争カテゴリAで大きな健康産業の最優秀賞を獲得しました。カテゴリーAベストアワードを受賞。 ERPブロックチェーンクラウドテクノロジービッグデータ人工知能関連分野（人工知能分野を含む音声処理の分野に限定されない）は、特許製品の競争、アリ、テンセント、Huaweiおよびその他の契約で最高の賞を受賞し、多くの契約に達しました。 AI x 5Gフェイスブラッシングが主流の支払い方法になりました医療、公安5Gロボット、5G材料、半導体、スポーツ、エンターテインメントなどの技術は、当社の主流の技術であり、分離と精製、革新的な医薬品、バイオテクノロジー、チップ設計、量子ドットディスプレイ、マルチタッチ、ナノミクロスフェア、低炭素ナノマテリアルのスマートな運転、スマートな製造、ロボット工学、スマートな医療のためのグローバルなキーテクノロジー。顔と体の分析技術、SLAMと3Dビジョン、一般的および専門的な画像認識、ロボット制御とセンシング、大規模なビデオの理解とマイニング、医療画像分析を強化する画像とビデオ処理、人工知能コンピューティングプラットフォーム、人工知能スーパーコンピューティングプラットフォーム、自己開発のトレーニングフレームワーク、人工知能高性能ストレージ高性能の異種コンピューティングソフトウェアとハードウェアを組み合わせることにより、高性能、低コスト、低電力のエッジ人工知能チップとソリューションを設計および開発し、パートナーを開発します。インテリジェントな運転とAIoTのために、超高コストパフォーマンス、高エネルギー効率、オープンツールチェーン、豊富なアルゴリズムモデルサンプル、包括的なアクティベーションサービスを備えたエッジツーエッジのAIチップを提供できます。現在、革新的な人工知能固有のコンピューティングアーキテクチャに基づくBPU（頭脳処理装置）がストリーミングに成功しています。中国初の最先端の人工知能プロセッサ-インテリジェントな運転に焦点を当てたシステムとAIoTに焦点を当てたシステム。そして、大規模に商品化されました。中国人工知能アカデミーのメンバー、英国科学局のメンバー、下院科学技術委員会のメンバー、下院（科学技術委員会）、人工知能のためのアレンチューリング研究所、オープンデータ研究所（ODI）、ケンブリッジ大学、エジンバラ大学、オックスフォード大学、ロンドン大学、ワーウィック大学EPSRCを含む

AI、IoT、RPA、OCR-AI、ERP、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、政府/地方自治体に適しています最先端の技術教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電気/ガス/水道、ネットワーク、医薬品、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、物理インターネット、ICT、その他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECVC、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開されています。

実務経験

Dr. Guolongケンブリッジ大学ケンブリッジ

LCFI http://www.lcfi.ac.uk/Chief Scientist、LCFI Labs、英国

AlibabaGroup契約ユニットHOC Intelligent Technology Guolong副部長CTO

コンピュータービジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習、清華大学の教授。テクノロジーのメガトレンドとの融合、最先端の分析テクノロジーは、政府/地方自治体、教育/医療/ヘルスケア、金融、製造、物流、通信/放送、建設/不動産、電気/ガス/水、ネットワーキング、医薬品で使用されています、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、ICT、その他の産業。

· AI研究開発

· 深層学習（Deep Learning）を中心とした人工知能（AI）技術を活用した、取り組む事業における研究開発を行って頂きます。

◆具体的な業務内容

・コンピュータビジョン・自然言語処理・強化学習・音声認識/合成分野での人工知能（AI）技術を活用した研究開発

・レコメンドシステムの研究開発

・ゲームAIの研究開発

・その他事業での人工知能（AI）技術を活用した研究開発

· ◆経験／能力

・chainer / tensorflow / caffe 等の深層学習フレームワークを利用した20年以上の実装経験

・高い論理的思考力

・数学的な深い知識（線形代数・統計/確率・微積分）

・自発的に周囲を巻き込み、プロジェクトを推進することができるマインド

・コンピュータビジョン・自然言語処理・強化学習・音声認識/合成分野での5年以上の研究または実務経験

・深層学習（Deep Learning）のモデル実装経験

・自発的に周囲を巻き込み、プロジェクトを推進することができるマイン

· AI事業において、AIシステム開発チームのプロジェクトマネージャーとして、AIプロジェクトの設計、進行管理、ディレクション全般に関わっていただきます。

· ◆具体的な業務内容

· AIプロジェクトマネージャは、AIシステム部の取り組む各種AIプロジェクトに関して、事業部と期待値のすり合わせをしながらAI研究開発のアウトプットを定義し、適切に状況把握、計画調整しながら不確実性の高いAIプロジェクトを成功に導きます。また、AIシステム部メンバーの技術成長ニーズや現状のレベルを把握した上で、適切な業務アサインを通してメンバーのキャリア形成を支援します。

· ◆経験／能力

· ・システム開発におけるプロジェクトマネージメント経験

・多岐にわたるタスクを整理する管理能力

・メンバーへの指示を明確にできる高いコミュニケーション能力

・課題を解決するために必要な巻き込み力

・リスクを察知し対応策を練ることのできる危機管理能力

· ・機械学習アルゴリズムに関する研究開発経験

・機械学習アルゴリズムを用いた実サービスのプロジェクトマネージメント経験

・基本的なWEB技術力(プログラミング・DB・インフラの経験)

・システム開発グループの組織マネージメント経験

・社外ステークホルダーとの交渉経験

※各プロジェクトの規模・期間、利用経験のあるマネージメントツール、取り入れていたマネージメント手法など、プロジェクトマネージメント

JSAI人工知能学会正会員https://www.ai-gakkai.or.jp/

CiNii Articles：http://ci.nii.ac.jp/

CiNii Books：http://ci.nii.ac.jp/books/

CiNii論文：http://ci.nii.ac.jp/d/

https://kaken.nii.ac.jp/ja/

科学研究費助成事業|日本学術振興会

https://www-shinsei.jsps.go.jp/kaken/index.html

科学研究助成金は事業を支援します-科学研究費-：文部科学省

http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/hojyo/main5_a5.htm

科学庁と英国下院科学院

技術委員会（下院の科学技術委員会）

人工知能に関するブリティッシュカウンシル

Open Data Institute（ODI）

アランチューリング研究所、ケンブリッジ大学、エディンバラ大学、オックスフォード大学、ロンドン大学、ワーウィック大学のEPSRC協会を含む

https://www.caai.cn/中国人工知能協会

AAA1国際人工知能協会のメンバー

AlibabaGroup 合同会社

哈牛桥智能科技南京公司在南京江北新区软件园JSAI人工智能学会正式会员，IEEE会员，SIGIR 会员CAAI中国人工智能学会会员，AAA1国际人工智能学会会员。英国人工智能中国ACM专员ACM的成员，主要研究领域包括ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，计算机视觉，多媒体技术和机器学习。1500467240@qq.com

AI，IoT，RPA， OCR-AI ，ERP，cloud，bigdata，blockchain，ICT，5G，3D，AR， VR，iCLIP，核心工业软件，智能芯片，智能驾驶，核心算法，中微子，量子人工智能等顶尖前沿科技。用于政府/地方政府,教育/医疗/医疗保健,金融,制造业,物流,通讯/广播,建筑/房地产,电力/燃气/水,网络，制药，农业，零售，制造,交通，体育，宇宙航空，广告，IOT，ICT等行业。 AI记者体育智能驾驶 AI会计律师 AI手术机器人 AI问诊误诊没 ai机器人葬礼 VR AR 3D AI犯罪追踪 AI图像识别

IEEE,NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJ的连续发表1000篇以上顶级学术论文. 人工智能竞赛获奖500次以上

哈牛桥智能科技和微软，微软剑桥研究院，IBM、三星、H2o,谷歌，英特尔、HP,intel,亚马逊，CAPCOM,Domo, 株式会社ＭｏｎｏｔａＲＯ,久保田机械，SCSK株式会社,株式会社クボタ，小松机械，清水建筑，阿里巴巴，恒生电子、雅虎，腾讯，华为，Facebook 巴黎研究院，SAP，oracle，salesforce，英国利物浦球队和李宁体育，阿里体育，momenta,韩国首尔实体店Super Sports XEBIO (슈퍼스포츠 제비오)体育用品实体店，TikTok(抖音 Douyin)，NVIDIA ，NTT，NTTDATA，软银，三星 DIDI智能驾驶，freee株式会社, アビームコンサルティング株式会社, 株式会社アルトナー , 株式会社DeNA,株式会社システナ ,TDK株式会社,美国工业机器人智能机器人Boston Dynamics,東芝情報システム株式会社,日立,NEC,TOYOD,三菱集团,三井集团,TIS, KONAMI,PWC, 埃森哲咨询、毕博咨询, 凯捷-安永咨询,德勤咨询,IBM咨询，sas，haoop，matlab,Tableau小林製薬，苏宁集团,京东 TOYODA 本田商汤科技（SenseTime）旷视依图 Momenta 地平线第四范式、高通、飞利浦、西门子、索尼、英特尔、佳能等名企有合约.研发中心南京总部，杭州总部，上海总部，台州分部，丽水分部，苏州分部等，全球日本，英国，美国，韩国。。

IT人材育成

授课对象职业高中，高中，大学，研究生。。。社会人士要学习先进技术的人

最短的课程是半年一年二年三年

就业保障推荐全球就业，阿里腾讯科大讯飞华为百度等名企就业

AI授课的证书有。。。方便就业的，如果要学习高级班的有剑桥牛津大学，MIT的学业资格证书，如果会日语的可以参加日本人工智能协会的资格考试取得后全球通用

如果想来日本工作的话协助推荐单位。。语言学院。。。签证事宜

同时可以协助办理留学日本英国美国推荐语言学院。住宿等业务

JDLA认证：日本深度学习协会认证课程（如果参加，则可以取得E资格）全球通用

开班时间

· Java10月31日立即报名

· UID10月31日立即报名

· WEB10月31日立即报名

· PHP10月31日立即报名

· 网络营销10月31日立即报名

· 软件测试10月31日立即报名

· 会计10月31日立即报名

· Linux10月31日立即报名

· C/C++10月31日立即报名

· VR/AR10月31日立即报名

· UED10月31日立即报名

· 嵌入式10月31日立即报名

· Android10月31日立即报名

· iOS10月31日立即报名

· .net10月31日立即报名

· 大数据10月31日立即报名

· 产品经理10月31日立即报名

· 高级电商10月31日立即报名

如果要学习高级班的有剑桥牛津大学，MIT的学业资格证书

基盤技術開発

下記のようなスキルが必要となります。

・人工知能の基礎となる数学、統計学、論理学、情報理論、ソフトウェア工学、クラス分類・回帰・予測などの広範な知識

・Python、OpenCV、scikit-Learn、TensorFlowなどの高度なプログラミングスキル

・ソフトウェア開発業務の経験

「コネクテッドやカーシェアリングを支える人工知能の基盤技術開発」

他製品やサービスへの応用を見越した人工知能の共通基盤技術の確立に携わります。

KEYWORD＃教師なし学習＃生成モデル＃ドメイン適合＃深層強化学習＃説明可能性

応用技術開発

下記のようなスキルが必要となります。

・文字認識、画像認識、物体検知、時系列データ処理などの応用技術に関する知識

・C++、Python、OpenCVなどのプログラミングスキル

・バージョン管理、プロジェクト管理のスキル

・グループでのソフトウェア開発業務の経験

「スマート工場実現に向けた人工知能の応用技術開発」

スマート工場で求められる外観・異音検査、異常検知・予知、最適制御向けの人工知能ソフトウェアの開発に携わります。

KEYWORD#ゼロエミッション #工法開発

「自動運転実現に向けた技術開発」

AIを用いた物体認識技術・画像認識技術等の開発と評価・分析を実施することで人工知能技術の概要を理解してもらいます。

KEYWORD#物体認識 #画像認識 #量子コンピューター #アルゴリズム

合作伙伴

中国人工智能 5G×AI 等人才育成

人工智能哈佛大学博士于红红主讲，MIT教授，牛津剑桥大学教授中科院，清华大学等主讲

人工智能基础

講座一覧

講義名

受講に必要となる前提知識

受講者像

修了時の目標

プログラミング

数学

データ

サイエンティスト

育成講座

☆

☆☆

大学における初歩的な統計・線形代数の知識を持ち、プログラミングの経験があるもの。

統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析など、データ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できる。

Deep Learning

基礎講座

☆☆☆

☆☆☆☆

工学系大学レベルの線形代数・微積分・確率・統計に関する知識を有し、Pythonでの数値解析の経験を有する者。

理論的な構造を理解し、利用するだけでなく、新しいモデルを作ることができる。Deep Learning系の論文を元に自分でモデルを構築・開発することができる。

Deep Learning

応用講座 – 生成モデル

☆☆

☆☆☆☆

Pythonでのプログラミング経験および線形代数・微積分・確率・統計の知識を有する者。Deep Learning基礎講座修了か同等以上の知識を持つ者。

Deep Learning分野における生成モデルの技術に関して、基礎的なアルゴリズムを幅広く利用可能で、最先端の手法も理解し、実装することができる。

Deep Learning

応用講座 – 強化学習

☆☆

Deep Learning基礎講座修了か同等以上の知識を持つ者。

Deep Learning分野における強化学習の技術に関して、基礎的なアルゴリズムを幅広く利用可能で、最先端の手法も理解し、実装することができる。

Deep Learning

応用講座 – NLP

☆☆

☆☆☆

Deep Learning基礎講座修了か同等以上の知識を持つ者。

Deep Learning分野における自然言語処理の技術に関して、基礎的なアルゴリズムを幅広く利用可能で、最先端の手法も理解し、実装することができる。

Deep Learning

実践開発講座

（DL4US）

☆☆

☆

Pythonでのプログラミング経験があり、大学における初歩的な統計・線形代数の知識を有するもの。

画像認識、NLP、生成モデル、強化学習など、Deep Learningの重要技術をアプリケーションに適用できる。

Web工学と

ビジネスモデル

☆

プログラミングの経験があるもの。

Web技術を武器として、世界に対して働きかけることができる。また、Web分野における重要なビジネス戦略を理解し、実践できる。

最新の計算機技術によってディープラーニング研究を促進するためのHPCチームがあります。私たちは、研究において良質なインフラが非常に重要な役割を担うと考えており、日々学生や研究者に最先端の技術を提供しています。

ディープラーニングのためのGPU

GPUアクセラレータは、今やディープラーニングアプリケーションにおいて非常に重要な要素です。これを用いることで、数日かかっていたニューラルネットワークの学習時間を数時間にまで短縮できることができます。NVIDIA Pascalのような最新のGPUであれば、この時間をさらに数分にまで短縮することができます。

学生が利用できる設備

松尾研究室の学生や研究者は、専用のNVIDIA GPUを備えた個人用のPCを利用できます。

サーバー環境

HPCチームは、ディープラーニング研究のために、GPUをHPCサーバーを管理しています。そのうち5つは4つの TITAN X GPUを備えており、機械学習・ディープラーニング研究を強力にサポートします。また、最新のXeon Phiを搭載したサーバを2台導入しています。

GPU Type

Amount

TITAN X

17 (+2)

TITAN X (Pascal)

8 (+4)

TESLA K40

GEFORCE 980GTX

TITAN BLACK

Xeon Phi

仮想サーバー

ほぼすべてのサーバーは高度に仮想化されており、合わせて213の仮想サーバーが存在します(2016/05/13現在)。これらのサーバーはGPUやファイルシステムなどのリソースを共有することにより、メンバーが仮想サーバーを素早く構築して利用することを可能にしています。

高負荷の下での複数ユーザーによる利用を常に可能にするために、すべてのサーバーに最大で16の物理コアを持つIntel Xeon CPUを使用しています。

計算機(サーバー)は、ディープラーニング研究だけでなく、Web解析やデータサイエンスのような膨大な量の計算リソースを必要とする様々な研究にも利用されています。

Data Science Online Course

第3期は終了しました。

第3期以降、社会人向けオンラインコース開催の予定はありません。

東大のデータサイエンティスト/未来のCMO育成講座の社会人向けオンラインコースです

本講座では、5年間で延べ約700名が受講し約160名の修了者を輩出した東京大学学生向けのデータサイエンス講座のエッセンスを凝縮し、完全自習可能なオンラインコースとして公開します。

第3期までの社会人向けコースでは募集人数をはるかに超える応募が殺到し、多大な反響をいただきました。

本コースは主に社会人技術者やマーケティング担当者、情報分野以外の研究者等を対象者と想定し設計されていますが、幅広い分野で役に立つ実践的なデータサイエンスを網羅的にカバーしているため、データサイエンスを身に付けたい幅広い層に活用いただけるものとなっています。

本公開講座は国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務の一環として実施しています。

●コースの概要

大量のデータを自由自在に解析・分析し、隠れた関係性を発見する。そんなスキルを身につけた「データサイエンティスト」に対する需要は、工学分野だけならず、医療・経済・経営・ライフサイエンスなど非常に多くの分野で高まる一方です。
本コースでは、あらゆる分野で武器になるデータの解析・分析スキルのコアとなる機械学習およびビッグデータを扱う技術、分析結果を効果的に可視化する技術の基盤を網羅的に身につけ、一人前のデータサイエンティストとして活躍する入り口に立つことを目指します。

●受講対象者

こんな人にオススメ
- 高度なデータ解析でインパクトを出したいビジネス/マーケティング分野の専門家
- 機械学習技術を身に着けたいソフトウェアエンジニア
- データを扱うスキルの基礎を網羅的に学びたい非情報系の研究者
- ディープラーニングを学ぶための前提スキルを一気に身につけたい方
受講に必要なスキル
- Pythonで基礎的なコーディングができる
- 大学の初等数学を理解している

●特徴

Practice > Theory
- 本コースは、一般的な教科書とは異なるアプローチを取り、理論よりも実際の問題への応用に主眼を置き、手を動かしながら実装力をつけることを目指した設計となっています
- 修了レベルにある人が1chapter4時間程度で完了できるボリュームとなっており、学習者のレベルにより習得にかかる時間が変動する設計となっています
End-to-end
- 全14Chapterを通し、データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまで、一気通貫でできることを目指します
- 全体を通じて、分析の「流れ」を掴むことを意識しています
iLect
- 本コースは、「Practice makes perfect」の考えに基き、演習を通じての技術習得を目指します。演習では、ブラウザ上からアクセス可能なフルスタックのLinux+Python開発環境を利用し、本題のみに集中して学習できるように講義を設計しています（ilectの詳細はこちら）。

●受講の仕組み

期間
- 本コースはオンラインコースですが、定められた期間にて課題をクリアし修了を目指すコースとなります
- 全13週間、毎週1Chapterずつ順次公開し、1Chapter-1週間を目安に学習を進めていきます
  - 欠席を4回以上（全13回のうち、4回分以上システム利用がなかった場合）したアカウントは停止となります
修了証
- 全Chapterでの課題と最終課題をクリアされた方には講座修了証を発行します
修了者へのベネフィット
- 修了者にクローズドなコミュニティを作り、様々な機会をご案内していきます
- データサイエンス関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへの参加

●カリキュラム

Chapter1: Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎

Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎
総合問題

Chapter2 : 記述統計学と単回帰分析

記述統計学と単回帰分析
総合問題

Chapter3 : 確率と統計の基礎

確率・統計の基礎
総合問題

Chapter4 : Pythonによる科学計算の基礎（NumpyとScipy）

概要
Numpy
Scipy
総合問題

Chapter5 : Pandasを使ったデータ加工処理

Pandas
欠損データと異常値の取り扱いの基礎
総合問題

Chapter6 : Matplotlibを使ったデータ可視化

データの可視化
分析結果の見せ方を考えよう
総合問題

Chapter7 : データベースとSQLの基礎

この章の概要
SQLの基礎
ビュー
総合問題

Chapter8 : データベースの応用（高度なSQL処理と高速化）

この章の概要
高度なSQLの基礎
ストアドプロシージャとストアドファンクション
インデクシングとSQLの高速化
その他
総合問題

Chapter9 : ドキュメント型DB（MongoDB）

NoSQLとRDBMS
MongoDBの基礎知識
MongoDBの基本操作
MongoDBのパフォーマンス向上

Chapter10 : 機械学習の基礎（教師あり学習）

機械学習の全体像
重回帰分析
ロジスティック回帰分析
正則化、ラッソ回帰、リッジ回帰
決定木
k-NN
サポートベクターマシン
総合問題

Chapter11 : 機械学習の基礎（教師なし学習）

クラスタリング(クラスター分析）
次元圧縮（主成分分析）
バスケット分析とアソシエーションルール
総合問題

Chapter12 : モデルの検証方法とチューニング方法

この章で学ぶこと
過学習の対処法とモデルチューニング方法
混同行列とROC曲線
シミュレーションと計算統計学の基礎
アンサンブル学習
総合問題

Chapter13 : データサイエンスティスト中級者への道

この章の概要
深層学習を学ぶための準備
Pythonの高速化
Spark入門
その他の数学的手法とエンジニアリングツール
総合問題

Chapter14 : 総合演習問題(最終課題)

更多>>

人工智能哈佛大学博士于红红主讲，MIT教授，牛津剑桥大学教授中科院，清华大学等主讲

全新撰写课程的配套讲义，紧密结合人工智能算法案例

10大常用算法，Python与Matlab双语言实践

计算机视觉

直播

计算机视觉必备基础，系统化地讲解

全网独家课程，立体视觉关键技术，核心算法逐行代码实现

讨论式教学方式，小班授课

机器人

定位与自主导航（SLAM）

独家中文课程，实践项目为主线

系统讲解理论基础，精心设计作业和项目

量产机器人技术负责人主讲，概述激光SLAM现状及未来方向

课程设置由浅入深，涵盖ROS机械臂开发中的诸多细节

系统讲述ROS主要功能，微信群实时答疑

主讲发展概况，介绍关键技术

可以参照的实例

授课对象职业高中，高中，大学，研究生。。。社会人士要学习先进技术的人

最短的课程是半年一年二年三年

推荐全球就业，阿里腾讯科大讯飞华为百度等名企就业

AI授课的证书有。。。方便就业的，如果要学习高级班的有剑桥牛津大学，MIT的学业资格证书，如果会日语的可以参加日本人工智能协会的资格考试取得后全球通用

如果想来日本工作的话协助推荐单位。。语言学院。。。签证事宜

同时可以协助办理留学日本英国美国推荐语言学院。住宿等业务

JDLA认证：日本深度学习协会认证课程（如果参加，则可以取得E资格）全球通用

技能水平分析表

为了确定未来AI不好的领域，它会分析了解的内容和不了解的内容，并自动生成适合您水平的最佳学习课程。

Q1。在哈牛桥智能科技学习的东西

Python编程Web开发机器学习数据分析和Kaggle抓取SQL深度学习

Q2。请告诉我您的编程经验。

我从未学过编程。编程经验1-3个月编程经验3-6个月编程经验6个月以上

Q3。检查您学习了一个多月的以下编程语言。（可以选择多个）

Java PHP Ruby Swift R Python C C ++其他

Q4。请告诉我您的数学经验。

我来自文科，根本没有经验。我不擅长数学。我学习了高中数学（数学III和C）。我在大学学习线性代数。我对数学充满信心。目前独自学习。

Q5。请告诉我们您的统计经验。

我从未学过包括自学在内的统计学知识。通过自学学习统计的水平。我在学校和大学学习过统计学。我对统计数据充满信心。目前独自学习。

Q6。请告诉我您的英语阅读能力。 /请告诉我您的阅读英语技能。

英语等级考试的4至3级英语阅读能力不及初中毕业生。英语等级考试 3级和2级有些句子由于语法结构等而无法理解。英语等级考试准1级至1级只要检查单词就可以理解句子的含义语法结构没有问题英语报纸和论文阅读没有问题。目前独自学习。

Q7。请告诉我们您的英语听力技巧。 /请告诉我您的聆听英语技能。

可以理解已被模式化的日常对话，例如自我介绍。可以理解未被模式化的日常对话和聊天以及当天发生的对话。您可以掌握大纲包括详细的说明和技术术语时，您将无法理解。即使包括了详细的说明和技术术语，您也可以毫无困难地理解。当前正在通过自学学习。

Q8。请描述您在人工智能和机器学习方面的经验。

我知道人工智能和机器学习这两个词，但我从未学过，我也不知道该怎么办。我自己阅读了至少一本有关人工智能和机器学习的入门书。我已经通过书籍，在线视频服务和研讨会学习了机器学习。我正在实践中进行机器学习，但我想听听专家的更多详细信息。目前独自学习。

Q9。请描述您要学习的有关Python和AI的目标。（如果您尚未决定，请声明尚未决定）

Q10。您将来是否想找份工作或更改为AI工程师？

我要我不想（我现在没有考虑。）正在考虑中（将来我有可能想以AI工程师的身份工作或换工作。）

分析！

日本人工智能 5G×AI 等人才育成

人工智能哈佛大学博士于红红主讲，MIT教授，牛津剑桥大学教授東京大学，大阪大学、京都大学等主讲

コースコード

コース名

価格(税込)

人工知能基礎

BSC0028G

人工知能の基礎～人工知能の歴史、基礎技術、AIの活用例を学ぶ～

71,500 円

MAC0001R

AIダイジェスト～AIを知る最初の一歩～

77,000 円

機械学習

DBC0099G

マシンラーニングオーバービュー～AIを支える技術・理論・利用方法を学ぶ～

71,500 円

DBC0096R

機械学習による問題解決実践～データサイエンティスト入門研修～

220,000 円

DBC0115R

ディープラーニングハンズオン Chainerコース -キカガク主催-

220,000 円

DBC0116R

ディープラーニングハンズオン Chainerコース E資格受験プラン -キカガク主催-

330,000 円

DBC0117R

ディープラーニングハンズオン Kerasコース -キカガク主催-

220,000 円

DBC0118R

ディープラーニングハンズオン Kerasコース E資格受験プラン -キカガク主催-

330,000 円

GGC0011R

Google Cloud Platform Fundamentals :BigData & ML -CloudAce主催-

110,000 円

DBC0107R

データサイエンス徹底演習～実務で活かせるデータサイエンス入門～

220,000 円

ビジネス利用

BSC0038G

AIプランナー基礎編

132,000 円

BSC0034G

AIを活用したビジネスモデルの構築と提案～導入事例・最新動向を学び自社ビジネスにAIを導入する～

143,000 円

BSC0030G

AI・IoTビジネス創造～AI・IoT活用による新規事業のつくり方～

143,000 円

BSC0031G

AI・IoTビジネス戦略～戦略から計画を立案するスキルを習得する～

143,000 円

BSC0032G

AI・IoTビジネス法務入門～AI・IoTを取り巻く法規制を学び、法務戦略を検討するスキルを習得する～

71,500 円

MAC0001R

AIダイジェスト～AIを知る最初の一歩～

77,000 円

MAC0002R

アセスメント人材育成コース～AI活用「成功」の方程式～

165,000 円

MAC0003R

AIダイジェスト～AIを知る最初の一歩～

88,000 円

MAC0004R

アセスメント人材育成コース～AI活用「成功」の方程式～

176,000 円

【前提条件】

・人工知能（AI）の概要（一般論や用途、歴史等）

・高校レベルの数学（線形代数、確率・統計、微分・積分等）の基礎知識

・Pythonプログラミング基礎レベル

・機械学習の基礎知識（アルゴリズムを組む経験があると尚可）

・英語レベル：TOEIC 700以上（目安）

【対象者】

・AIの原理原則からAIの設計・導入に必要な知識、ノウハウを体系的に学びたい方

・AIエンジニアを目指している方

スキル・レベル分析フォーム

AIが今後の苦手分野を特定するために、何を理解して何を理解していないのか分析し、あなたのレベルに合った最適な学習コースを自動生成します。

フォームの始まり

Q1. 学びたいこと

PythonプログラミングWeb開発機械学習データ分析やKaggleスクレイピングSQLDeep Learning

Q2. プログラミング経験を教えてください。

プログラミングは一切学んだことはない。プログラミング経験は1〜3ヶ月プログラミング経験は3〜6ヶ月プログラミング経験は6ヶ月以上

Q3. 以下のプログラミング言語の中で1ヶ月以上学習したことのある言語にチェック入れてください。(複数選択可)

JavaPHP RubySwiftRPythonCC++その他

Q4. 数学の経験を教えてください。

文系出身であり全くの未経験。数学に苦手意識を持っている。高校数学（数学III・C)は学んだ。大学で線形代数は学んだ。数学には自信がある。現在独学で勉強中。

Q5. 統計学に関する経験を教えてください。

統計学に関して独学も含め一切学んだことはない。独学で統計学を勉強した程度のレベル。統計学は学校や大学で学んだ。統計学には自信がある。現在独学で勉強中。

Q6. 英語のリーディングに関するスキル経験を教えてください。/ Please tell me your READING English skill.

英検4～3級レベル英語の読解力は中学生卒業レベルで苦手意識がある。英検3〜2級レベル文法構造などで意味のわからない文章もある英検準1~1級レベル単語さえ調べれば文章の意味がわかるレベル文法構造などについては問題はない英語のニュースペーパーや論文を問題なく読める。現在独学で勉強中。

Q7. 英語のリスニングについてのスキル経験を教えてください。/ Please tell me your LISTENING English skill.

自己紹介などのあるパターン化された日常会話は理解できるパターン化されていない日常会話・雑談や、その日に起きた話題などの会話を理解することができる込み入った話でも相手の話していることの大枠が掴める詳細な説明や専門用語などが含まれると理解できなくなる詳細な説明や専門用語などが含まれても支障なく理解することができる現在独学で勉強中。

Q8. 人工知能や機械学習に関する経験をご記入ください。

人工知能や機械学習という言葉は知っているが全く学習したことがなく、何ができるかもわからない。人工知能や機械学習に関する入門書は1冊でも独学で読んだことがある。過去に書籍やオンライン動画サービスやセミナーなどを通して機械学習に関することを学んだことがある。実務で機械学習をやっているが、専門家からより詳しい内容を聞きたい。現在独学で勉強中。

Q9. PythonやAIを学んでやりたい目標などをご記入ください。(決まっていない方は決まっていないと記入してください）

Q10. 将来、AIエンジニアとして就職・転職したいですか？

したい。したくない。（今は考えていない。）検討中（今後AIエンジニアとして就職・転職を希望する可能性がある。）

分析する！

· AIの組み込み(設計・製造・試験)

· Google社等のAPIを使ったプロダクトの開発

· 動画解析による顔認識システムの開発

· スマートフォン向けARアプリの開発

· Python等の学習

· 深層学習フレームワークの利⽤経験

· 深層学習のモデル実装経験

· ⾼い論理的思考⼒

· 数学的な深い知識(線形代数・統計/確率・微積分

AIエンジニアとは？

深層学習（Deep Learning）を中心とした人工知能（AI）技術を活用したプロダクトの開発がおこなえる技術者です。

ディープラーニング Ⅰ～Ⅱ

ディープラーニング（深層学習）とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。

ディープラーニングに関する知識を習得し、事業活用する人材（ジェネラリスト）になりうる学習をおこないます。

AIプログラミング Ⅰ～Ⅱ

AIプログラミング応用 Ⅰ～Ⅱ

機械学習やDeep LearningなどのAI（人工知能）分野のプログラミングで、現在最もよく使われる言語がPython（パイソン）です！

Pythonで実装された様々なAI関係のライブラリを使うことで、手軽にAIに触れることができます。

そのPythonプログラミングを学習します。

直結する資格試験

· ディープラーニング検定 for GENERAL

· Python3 エンジニア認定基礎試験

カリキュラム

1年

Computer

Technology

Date Analysis

Business

前期

コンピュータ入門

AIプログラミングⅠ

ビックデータ分析Ⅰ

AIライブラリー活用Ⅰ

ネットワークⅠ

ディープラーニング

経営学Ⅰ

Linux Ⅰ

AIプロダクト開発技法Ⅰ

英会話Ⅰ

データベースオラクルⅠ

プログラミングⅠ

アルゴリズムⅠ

後期

ネットワークⅡ

AIプログラミングⅡ

ビックデータ分析Ⅱ

AIライブラリー活用Ⅱ

Linux Ⅱ

ディープラーニングⅡ

経営学Ⅱ

データベースⅡ

AIプロダクト開発技法Ⅱ

英会話Ⅱ

プログラミングⅡ

アルゴリズムⅡ

2年

Computer

Technology

Date Analysis

Business

前期

ネットワークⅢ

AIプログラミング応用Ⅰ

AIライブラリー活用Ⅲ

Linux Ⅲ

AIプロダクト開発技法Ⅲ

就職教養Ⅰ

データベースオラクルⅢ

セキュリティⅠ

後期

ネットワークⅣ

AIプログラミング応用Ⅱ

AIライブラリー活用Ⅳ

Linux Ⅳ

AIプロダクト開発技法Ⅳ

就職教養Ⅱ

データベースオラクルⅣ

セキュリティⅡ

実習時間比率

時間割例（1年後期）

月

火

水

木

金

9:20～10:50

AIプログラミング

経営学

プログラミングⅡ

ネットワークⅡ

11:05～12:35

ビックデータ分析Ⅱ

アルゴリズムⅡ

AIライブラリー活用Ⅱ

プログラミングⅡ

ネットワークⅡ

13:25～14:55

AIプロダクト開発技法Ⅱ

データベースオラクルⅡ

ディープラーニングⅡ

Linux Ⅱ

15:10～16:40

プログラミングⅡ

英会話Ⅱ

AIプログラミング

AIの開発で利用するプログラミング言語Python（パイソン）を学びます。

AIプロダクト開発技法

AIで利用する画像・音声認識の開発を学びます。

AIライブラリ活用

プログラミング言語で様々なAI機能を利用するための便利なライブラリ（プログラミング言語用部品集）の使い方を学びます。

ディープラーニング

ニューラルネットワークの構造を理解して、実際にトレーニングデータを収集し、学習させて判断させる方法を学んでいきます。

資格取得について

SEプログラマ科取得目標資格

ディープラーニング検定

for GENERAL

ディープラーニングに関する知識を有し、事業に活かすための人材（ジェネラリスト）の育成を目指した新たな資格試験

基本情報技術者

情報工学に関連するエンジニアの実務においてベースとなり、プログラマを対象とした情報処理技術者試験制度。（国家試験）

Javaプログラミング能力認定試験

プログラム言語であるJavaのプログラミング能力試験です。対象は初級から上級のプログラマやシステムエンジニアであり、幅広いスキルが測定できる。

オラクル認定Java資格

プログラミング言語「Java」の基本的な技術から実践的な開発・設計など「Java」の幅広い知識を問われる能力を認定する資格。

Python 3 エンジニア

認定基礎試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している、Pythonの文法や基礎知識を問う資格試験

オラクルマスター

世界シェア1位を誇るデータベースソフトウェアベンダーのオラクルが、オラクル製品に関する技術者を認定する制度。

Linux技術者認定試験

Linux技術者としての技術力を認定するIT資格です。公正なLinuxスキルの判断基準として国際的に認められており、180か国以上の技術者が受験しています。

情報検定（J検）

業界業種に関係なく、コンピュータを扱う基本的なスキルを身に付けていることを証明する資格。

専門科目

プログラム基礎、プログラム応用、AI概論、AI実習、API実装、画像認識、音声認識、機械学習、深層学習、データ分析、ディープラーニング、AI開発、AI企業プロジェクト、IT基礎、数学、統計学、プレゼンテーションなど

興味があるコース必須

WebアプリケーションコースPHP/LaravelコースフロントエンドコースWordPressコースiPhoneアプリコースAndroidアプリコースUnityコースはじめてのプログラミングコースWebデザインコースUI/UXデザインコースWebディレクションコースWebマーケティングコースJavaコースExcel2013 コースPythonコースAIコースブロックチェーンコースScratchコース動画編集コースGoogle Apps Scriptコースデータサイエンスコースエンジニア転職保証コース

Python

機械学習でよく使われる言語

機械学習

AIを構築する際の根幹となる技術の1つ

Pandas

データの集計・分析を行うライブラリ

scikit-learn

回帰分析やクラスタリングなどを行うライブラリ

Keras

画像やテキストなどの分析を行うライブラリ

AIコース

データサイエンスコース

プログラミング

Python

機械学習

教師あり学習scikit-learn

ディープラーニング

KerasTensorflow

評判分析

クラスタリング

数学・統計学

確率・推定・検定

モデルの構築

統計モデルの構築モデルの最適化

TensorFlow

画像認識や音声認識技術を行うライブラリ

機械学習とデータ分析入門

ディープラーニング入門

Numpy 入門

Pandas 入門

Matplotlib 入門

線形代数入門

統計入門（前編）

統計入門（後編）

線形回帰入門

機械学習に必要な数学の基礎

機械学習ライブラリの基礎

ニューラルネットワークの基礎

Deep Learningフレームワークの基礎

MRI画像のセグメンテーション

血液の顕微鏡画像からの細胞検出

ディープラーニングを使った配列解析

ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析

はじめてのAI

はじめての働き方改革

はじめてのデジタルマーケティング

What is AI

AI problem solving

Real world AI

Machine learning

Nueral networks

Implications

Intro to Fairness in Machine Learning module

Introduction to Machine Learning Problem Framing

Data Preparation and Feature Engineering in ML

Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform

Deep Learning Nanodegree Foundation

Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization

機械学習

aws/インフラ技術

数学

Python基礎から応用

PHP応用

G検定

数学

ディープラーニング

JAVA基礎～応用

R言語+統計学

主なカリキュラム(4年次)

E資格

Ruby

ブロックチェーン

IoT

プログラム実習

IT基礎

ITに関する基礎知識を学び、インターネット環境の概要を理解する。

主な学習内容

· ハードウェア

· ソフトウェアとマルチメディア

· システム構成

· ネットワーク

· セキュリティ

· データベース

· アルゴリズムとプログラミング

· マネジメント

· 企業活動と法務

· 経営戦略とシステム戦略

カリキュラム例

AI概論

AIの概念と実際にコードを書き、プログラムを作成する授業です。

主な学習内容

· AzureMLでできること

· クレジットカード審査のAIを作ろう

· 花の画像認識AIを作ろう

· クラス分類の機械学習

· 回帰の機械学習

· 異常検知の機械学習

· Pythonについて学ぼう

· リストとNumpy

· AIの活用事例・体験できるAI

· データ前処理

· ニューラルネットワークで回帰分析

· ハイパーパラメータの調整

カリキュラム例

Python

様々な分野でスタンダードなプログラム言語「Python」を学ぶ。

主な学習内容

· Python概論/環境構築/Hello World/変数/定数

· モジュール分割/パッケージ分割/例外処理

· Web制作

· データ型/演算子/スコープ/関数/配列

· Web開発概論/Django環境構築/DjangoのHelloWorld

· リスト型・タプル型/スライス/集合型/辞書型

· MySQLの導入・利用

カリキュラム例

プログラミング

開発・サーバー・DB・WEBなどで使われる基礎的なプログラム言語を学ぶ。

主な学習内容

· Linuxプログラミング

· PHPプログラミング

· Webプログラミング（HTML/CSS）

· Webプログラミング（JavaScript）

· DBプログラミング（SQL）

· DBプログラミング（データベース設計）

· Webアプリケーション開発概論

· ネットワーク基礎、Webサーバ構築

カリキュラム例

ロボティクス

プログラミングを通して、ロボット制御を学ぶ。

主な学習内容

· プログラミング概論

· 論理的思考力の形成

· Pythonを活用したロボティクス開発

· Pythonプログラムと条件分岐

· Pythonプログラムと関数

· Pythonプログラム演習

· C++プログラムと概要・環境構築

· C++プログラムと変数・四足演算

· C++プログラムと関数

· C++プログラム演習

目指せる資格・検定

CompTIA A+
AWS Academy Cloud Foundations
AWS Academy Cloud Architecting
マルチメディアソフト制作者能力検定
基本情報技術者試験など
ITパスポート

目指せる仕事

AIエンジニア、

· AIコンサルタント、

· AIエバンジェリスト、

· ソフトウェアプログラマー、

· システムインテグレーター、

· システムエンジニア、

· データアナリスト、

· データサイエンティストなど

· 事前学習

プログラムを始める前の確固たる基礎

o 数学

o -線形代数

o -微分積分

o データサイエンスツール

o -Jupyter Notebook

o -Pandas

o -Numpy

o -Matplotlib(Seaborn)

o -Kaggle EDA

o -機械学習概要

o -前処理

o -オープンデータセット演習

o -Sklearn

JDLA認定：日本ディープラーニング協会の認定講座（受講すればE資格を受験できる

AIプラス AI教育サービスコース概要

コース

対象者

AIビジネス概論コース

ビジネスにAIを適用しようとしている方

AI技術概論コース

AI技術を活用した情報システムの開発を行いたい方

ディープラーニング実践コース

業務でディープラーニングのモデルを作成し、画像分析を行いたい方

１．AIビジネス概論コース

コース概要

AIを活用して業務効率の向上のために必要な、AIに関する全般的知識の習得をめざします

到達目標

· AIの技術動向を理解できる

· 業務へのAIの適用方法を理解できる

· AI案件の推進プロセスを理解できる（計画、構築、保守各フェーズ）

対象者

ビジネスにAIを適用しようとしている方

前提知識

ビジネスにIT活用をした経験がある方

教育内容

1. オリエンテーション

2. 最近のAIの話題

3. AIとは

4. AIを取り巻く状況

5. ディープラーニングとは

6. AI案件のすすめ方

7. 必要なハードウェア、ソフトウェア

8. AI案件で注意すべきこと

9. 当社のAIへの取り組み

２．AI技術概論コース

コース概要

座学およびPCを使用した演習により、AI技術を活用した情報システム開発の取りまとめに必要な知識を学習します

到達目標

· AIの概要や使用方法などを理解し、適切な技術を選択できる

· PoCを計画し、結果を評価して投資判断ができる

· AI技術を活用した情報システムの開発を、リーダーとして推進できる

対象者

AI技術を活用した情報システムの開発を行いたい方

前提知識

情報システム開発経験がある方または同等の知識をお持ちの方

教育内容

1. オリエンテーション

2. AI／ディープラーニング概要

3. ディープラーニングの使い方

4. ディープラーニング体験演習

5. ディープラーニングの仕組み

6. ディープラーニングの実用

7. AI適用における評価方法

8. 商用サービス紹介

9. AI適用における可否判断およびあい路

10. AIシステム構築の進め方（契約の注意点）

11. 当社のAIへの取り組み

３．ディープラーニング実践コース

コース概要

Keras^*を使った実践的なディープラーニングの開発手法の習得をめざします

*機械学習用ライブラリ

到達目標

· 画像分類のモデルが作成できる

· 物体検出のモデルが作成できる

対象者

業務でディープラーニングのモデルを作成し、画像分析を実施したい方

前提知識

· AI技術概論コース習得済みの方、または同等の知識をお持ちの方

· 情報システムの開発プログラミング経験がある方

教育内容

【1日目】

1. オリエンテーション

2. ディープラーニング概要

3. ディープラーニング体験演習

4. 精度の評価方法

5. Pythonの基本文法の説明

6. 多層パーセプトロン

7. 精度を上げるためのテクニック（１）

【2日目】

1. オリエンテーション

2. 畳み込みニューラルネットワーク

3. 精度を上げるためのテクニック（２）

4. ネットワーク構造

5. オリジナルデータを使う

6. 転移学習

7. 判断根拠の可視化

【3日目】

1. オリエンテーション

2. 物体検知

3. テキスト分類

4. しきい値の調整

5. ディープラーニングの応用例

6. 数値データの回帰

7. コンペティション形式演習

协助企业

CSAJ（コンピュータソフトウェア協会）、IT連盟（日本IT団体連盟）、JASPA（全国ソフトウェア協同組合連合会）、TCA（電気通信事業者協会）、JISA（情報サービス産業協会）、JEITA（電子情報技術産業協会）、JIPDEC（日本情報経済社会推進協会）、CIAJ（情報通信ネットワーク産業協会）、AMD（デジタルメディア協会）、テレサ協（テレコムサービス協会）、DiTT（デジタル教科書教材協議会）、安心協（安心ネットづくり促進協議会）、FMMC（マルチメディア振興センター）、DCAJ（デジタルコンテンツ協会）、APPLIC（全国地域情報化推進協会）、DSK（情報通信振興会）、全携協（全国携帯電話販売代理店協会）、日本動画協会、CESA（コンピュータエンターテイメント協会）、JOGA（日本オンラインゲーム協会）、IAjapan（インターネット協会）、音制連（日本音楽制作者連盟）、音事協（日本音楽事業者協会）、経団連、新経連、日本商工会議所、日本生産性本部。

渠道合作

（一）院校合作

1、师资交流：公司与学院提供相互师资交流机会，学院可以随时派教师到公司学习最新课程与项目实训，公司派遣工程师到学院学习交流新的授课方法及教学经验。

2、技术支持：与学院建立项目实践小组共同建立科研课题为学院提供技术支持，帮助学院承接的社会商业项目提供技术支持。

3、教材研发：共同开发教材，公司提供案例实践，学院提供系统理论依据共同开发教材为学生提供优秀教学教材。

4、教学支持：公司根据学校教学安排为学生安排工程师进行项目实训。增加学生的就业实践能力。

5、创新创业活动：公司提供创新创业基金，扶持学院的创新创业活动并对优秀学员提供资金扶持政策，帮助学生成立科技公司等活动。

6、大赛技术扶持：协助学院参加国内、国际大赛提供技术支持。

7、实验室建设：合作计划开展工作顺利后公司根据实际情况为学院建立实验室，增加学生的实际操作能力。

8、顶岗实习：公司安排相应岗位允许部分学生到公司参加实习工作。

9、就业实训：公司安排实训课程，基础课程学院完成，实践课程公司完成，参加实训的学生全部由公司安排工作，签订就业协议。

10、互设办事机构：公司在学院设立人才培养基地，学院在公司设立创新创业基地，并进行相互挂牌实行学分置换，为学生的就业、创新、创业提供全方位支持。同时公司对没有参加实训活动的学生提供免费的就业素质教育和就业服务。并对来全国工作的或到其他地方有公司办事机构的同学提供免费服务。

（二）品牌合作

1、地方教育机构合作：选择全国各地有实力、信誉好的地方机构公司，实现强强联合，共同成立联合企业。优势互补、资源互补。造福地方学生和企业。

2、商业项目合作：地方企业或机构利用自己的优势资源承接商业项目，哈牛桥智能科技提供强大的科研团队。实现共同发展。

（三）代理招生

1、机构代理：选择口碑好的企业或机构联合招生，促进地方的高端就业。

2、个人代理：与在地方具有影响力，品质好的，愿意为当地学生服务、奉献的人事合作招生，提高当地学生的就业质量，造福一方学生。

联系人：国经理 15371129229 微信 yuhonghong7035哈牛桥智能科技 IT人才育成招聘

现因业务需要，诚聘以下岗位人才，欢迎投递简历。

一、电话销售经理

岗位职责：

1、负责线上整体信息量的转化及团队的管理、对整体业绩负责；

2、负责腾讯课堂、直播课、在线平台信息量转化，转化方式主要为网络咨询及电话咨询；

3、负责信息量线下的流转及后续跟进；

4、逐渐完善线上销售工作流程、制度、培训方案的制定；

5、在线营销端数据梳理及统计、并根据数据进行持续改进。

任职资格：

1.3年以上电话销售或销售工作经验，有教育类在线咨询经理优先；

2.大专及以上学历，专业不限；

3.通过电话与客户进行有效沟通，保证完成销售业绩，有电话销售或销售工作经验者优先；

4.热爱教育行业、有良好的职业素养。

二、线上教务主管(班主任) 2人

岗位职责：

1、负责线上学员的日常管理工作;

2、与学员沟通平台使用、课程完成情况，记录学员在学习过程中的意见与建议并反馈;

3、进行学员回访及满意度调查，完成课程匹配及转班等管理;

4、协调组织学员参加各种直播课并参与主持工作;

5、帮助学员制定学习计划;

6、领导交办的其他工作。

任职资格：

1、形象好、声音甜美、普通话标准，优秀的语言表达能力;

2、性格温和、具有亲和力、善于沟通，反应机敏，思路清晰;

3、有身为人师的责任感，能耐心积极的帮助学员解决学习过程中的问题;

4、热爱教育事业，对工作保持高度热情；

5、熟练使用办公软件;

6、有在线导学教务工作经验者优先。

三、线上运营主管 2人

岗位职责：

1、公司产品知识的销售化整理;

2、分析销售数据，并根据分析结果找到问题，并制定相应的解决方案;

3、培训和管理团队，指导其完成市场销售任务，推动业务管理的规范化、专业化;

4、负责校区招生的流程监督，解决销售中遇到的各类问题，并及时提出解决方案;

5、负责活动的制定与实施。

任职资格：

1、大专及以上学历，1年以上销售管理经验;

2、熟练掌握销售技能，拥有较强的学习能力，沟通能力和文案撰写功能;

3、有身为人师的责任感，能耐心积极的帮助学员解决学习过程中的问题;

4、有较强的学习能力，熟悉使用办公软件。

四、运营支持总监 2人

岗位职责：

1、支持区域，落实集团各项工作;

2、所支持区域的数据分析(如：业务数据(转化率)，人员数据(人员梯队情况，司龄等)，找到问题协助区域完成;

3、负责问题区域的中层带教;

4、完成所支持的区域或问题中心的提升;

5、完成集团薄弱项目的梳理工作。

任职资格：

1、统招大专学历；

2、有校区销售管理/运营管理经验；

3、精通一线校区的业务管控流程。

五、口碑总监 2人

工作职责

1、负责全国口碑顾问岗位的选拔、培养、工作的督导和人才发展规划;

2、负责全国口碑顾问转化环节业务能力提升，为业绩目标达成和转化率负责；

3、负责口碑顾问业务数据的收集整理和分析；

4、领导交办的其它工作。

任职资格

1、统招本科及以上学历;

2、 3年以上销售团队管理经验，具备教育行业相关工作经验;

3、具有较强的学习能力，具备一定数据分析能力，熟悉使用办公软件;

4、具备较强的目标感，娴熟的沟通能力和团队管理能力;

5、能够适应出差。

六、运营督导经理 1人

【工作职责】

1、支持区域，落实集团各项工作;

2、所支持区域的数据分析(如：业务数据(转化率)，人员数据(人员梯队情况，司龄等)，找到问题协助区域完成;

3、负责问题区域的中层带教;

4、完成所支持的区域或问题中心的提升;

5、完成集团薄弱项目的梳理工作。

【任职资格】

1、统招大专学历；

2、3年以上校区销售管理/运营管理经验；

3、精通一线校区的业务管控流程；

4、具有较强的综合管理能力、工作协调能力、市场拓展能力。

七、呼叫中心总监 1人

岗位职责：

1、带领团队完成公司下达电销中心业务目标，分解团队目标至团队、成员，分解至周、日，并考核;

2、熟悉电销流程的整体环节，包括电销体系搭建及优化，人员招聘，培训，激励，考核等，辅导下属团队成员成长;

3、善于挖据客户需求，具备较强的从客户弱需求转化为有效销售需求的能力，了解团队成员日常工作情况，帮助团队成员挖掘和维护优质客户资源;

4、监督并辅导团队成员工作，完善工作流程，提出绩效改进方案，制定有效的激励规则;并根据公司整体业务目标进行不断的总结和优化;

5、结合业务规划，组织开发电销培训体系，包括但不仅限于新人培训、转正培训、衔接培训、晋阶培训、技能培训等;

6、激发团队士气，塑造良好的团队文化，培养具有凝聚力、战斗力的销售队伍。

任职资格

1、大专以上学历，电销业务3年以上工作经验;

2、从一线销售成长为的电销管理者，在不同成长阶段有较多Top sales的记录;

3、具有上10人电销团队管理经验，具有教育行业电销业务背景者优先;

4、具有优秀的团队管理能力，充满激情及饱满的工作热情，有人格魅力，能够有效激励团队士气。

八、市场推广经理 1人

岗位职责：

1、负责执行公司指定的APP市场推广和Android各主流市场的合作策略;

2、负责在线及会计网校的平台推广策略和执行;

3、负责在线及会计网校的课程推广策略与执行;

4、负责了解和分析市场动态;

5、负责联系各类型合作伙伴，确保运作模式顺利进行，及合作合同的签署等相关流程的执行。

任职资格：

1、有一年及以上互联网或教育行业市场推广经验，熟悉各种推广方式、广告平台，有渠道推广资源的优先;

2、具有较强的文案策划、数据分析和沟通谈判能力;

3、具有敏感的商业和业务推动能力；

4、大专及以上学历，专业不限。

分校校长若干

工作职责

1、主持单/多校区的全面管理工作，组织实施公司下达的各项决议;

2、组织制定年度经营计划，并致力于达成业务目标;

3、对各部门管理岗位工作布置、指导、检查监督、评价和考核管理工作;

4、签署日常行政、业务文件，并对签署文件负责;

5、监控执行集团下达的各项管理规章制度，拟定区域内具体规章制度;

6、监督管理各中心日常管理及建设，包括任务分配、招聘、激励，处理本中心内重大突发事件;

7、对项目成本进行把控、对利润负责。

任职资格

1.3年以上校区管理、运营经验;教育培训行业工作经验优先;

2.具有企业营销管理知识、熟悉职业培训业务流程及运作模式;

3.具有较强的综合管理能力、工作协调能力、市场拓展能力;

4.擅长组织、带领班子成员团结、努力工作，优秀的执行力、领导力;

工作地点：全国各大城市均有校区，根据候选人情况就近安排。

人力资源部联系电话：国经理 15358411774

简历投递邮箱：1500467240@qq.com