人工知能応用プロジェクト応募フォーム(2024S1S2)
「創造的ものづくりプロジェクト」・「創造性工学プロジェクト」内,「人工知能応用プロジェクト」の応募フォームです.

詳細はウェブサイトをご確認ください.
https://trail.t.u-tokyo.ac.jp/ja/courses/creativeeng2024s1s2/


対象:東京大学所属の学部3・4年生,大学院生,学校推薦型選抜⼊学者で工学部進学予定者の学部1・2年生

締め切り:4月17日(月) PM11:59(延長しました)
・ご回答いただいた方から順にご連絡するので,早めに回答をお願いします.

* 収集した情報は講義運営のみに使用し、その他の目的では使用いたしません。

* 以下のメールアドレスには、東大のアドレス(u-tokyo.ac.jpで終わるもの)を入力してください。)


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Email *
東大ドメイン(u-tokyo.ac.jp)のメールアドレスをもう一度ご入力ください。 *
入力ミスが非常に多いため、上と同じメールアドレスをご入力ください。
お名前 *
例)鈴木一郎
Github ユーザ名 *
所属(学部・学科・研究科・コース) *
学部と学科の間に「・」を入れて下さい。例)工学系研究科・技術経営戦略学専攻
学籍番号 *
XX-XXXXXXの形式で記入してください
学年 *
留年や休学は、年数ではなく在籍学年で回答して下さい。(Bー学士課程、Mー修士課程、Dー博士課程).なお,B1/B2の学生が本講義を履修登録するためには,学校推薦型選抜⼊学者で工学部進学予定者であり,なおかつ,事前にアドバイザー教員と工学部学部か学務チームへ早期履修の相談が必要です.
受講動機を教えて下さい。 *
Required
この講座をどこで知りましたか? *
Required
過去に受けた松尾研の実施する講座
2016〜2018の先端人工知能論はDeepLearning基礎講座として回答して下さい。集中講座はサマースクール・スプリングセミナーなどを指します。
これまで松尾研の講座以外で学習したものがあれば教えて下さい。
学習したことがあるものにチェックをつけてください。数学・科学分野・深層学習に関する表彰歴・実績・経験等があれば「その他」に記載して下さい。
(スキルについて)本プロジェクトは以下の要件を参加の必須要件にしています.何か懸念点などがあればお書きください.
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(スキルについて)本プロジェクトは以下のスキルや経験をお持ちの方を歓迎しています.この中で何か経験があったりアピールできるものがあればどのようなことをしたことがあるのか具体的に教えてください(複数可).
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継続的な参加に関して *
もし今学期(A1A2ターム)受講する場合,来年度S1S2タームも継続して受講しますか?学部生の場合「創造的ものづくりプロジェクト1/3」.大学院生の場合「創造性工学プロジェクト1」が該当します
あなたのこれまでの学修・研究内容や開発の経験・実績に関して教えてください *
本プロジェクトに関連する内容を中心に,もし実績を示すURLや論文などがあれば添付してください(500字以内)
応募理由.本プロジェクトでどのようなことを学びたいですか? *
本プロジェクトを受講したい理由,どのようにプロジェクトの内容が自身の関心と一致するか,本プロジェクトに期待すること,などをできるだけ具体的に記入してください(500字以内)
どのようなプロジェクトに取り組みたいですか? *
取り組みたいプロジェクトの案を回答してください(複数回答可,できる限り多い方がありがたいです).それぞれ280字以内で,①期間中にどのようなことに取り組むのか,②なぜ取り組みたいか(プロジェクトの目的とあなたのモチベーション),③そのプロジェクトにはどんな準備が必要なのか,を書いてください.
このプロジェクトの内容を今後どのように役立てたいですか? *
可能であれば将来の展望やキャリアパスに触れながら,できるだけ具体的な計画とともにに記入してください(500字以内)
関連講義の修了状況 *
機械学習(とくに深層学習や強化学習)・ロボティクスなど,本プロジェクトの内容に関連した講義やセミナーの修了状況とそこで学んだことに関して教えてください.【記入例】2018年度「DeepLearning基礎講座」深層学習の基礎的な実装に関して学習した(優秀生として表彰あり),2018年東大工学部「ロボットシステム」:ロボットの制御や機構・通信を学び,ROSを用いたロボットシステム演習を行った.・・・など(東大に限らず)ご自身の大学や自主的に受講した外部の講義などに関して教えてください.
その他,日常的に利用している数値計算や深層学習,ロボット制御など,セミナーの内容に関連するライブラリがあれば用途とともに教えてください
【記入例】PFRL:強化学習のフレームワークとして利用,Flax:普段DLのネットワークはJAXを利用しています,など
最後に,上記項目以外にアピールしたいことや,プロジェクトに対する質問などががあれば記入してください
質問・連絡事項
A copy of your responses will be emailed to the address you provided.
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