これ面白そうだな
社会人が無料受講できるなら、他の大学生でもOK？

1. 2017/09/26 Introduction/Guidance ? 春学期まとめ
? 秋学期の紹介, 今年のハイライト、昨年の様子、成績評価等
2. 2017/10/03 高度な画像処理１ 学習済みネットワークの再利用、転移学習、Fine-Tuning、VGG、Caffe入門
3. 2017/10/10 強化学習１ 強化学習概要 ? 強化学習の問題設定 ? 価値関数ベースの手法と方策ベースの手法 ? Chainer, ChainerRLの紹介
4. 2017/10/17 生成モデル１ 生成モデル概論、RBM
5. 2017/10/24 大規模データとDeep Learning HPC, GPU, Profilers, Database and Deep Learning
6. 2017/10/31 チーム開発（方法論、チーム編成） チーム開発、Gitとワークフロー、プロジェクト、注意点等
7. 2017/11/07 高度な画像処理 ２ Region proposal, Semantic segmentation, Fast/Faster RCNN, Deconvolution, FCN
8. 2017/11/21 強化学習２ 価値関数ベースの手法 ? TBA
? ケーススタディ (アクロボット, Atariなど)
9. 2017/11/28 生成モデル２ Variational Auto Encoder (VAE) と関連トピック
10. 2017/12/05 高度な画像処理３ TBA
11. 2017/12/12 生成モデル３ Generative Adversarial Networks (GAN) と関連トピック
12. 2017/12/19 強化学習３ 方策ベースの手法
13. 2017/1/9 中間報告 ライトニングトーク発表
2017/1/16 補講日
2017/1/20 最終発表会 （Deep Learning Day） 基調講演、プレゼンテーション、ポスター・デモセッション