AIの技術を学べるSFCの授業
東中 竜一郎
オンライン（ライブ）
自然言語処理を中心に、構文解析の仕組みやニューラルネットワークについて学ぶ。授業後半では、実際にGoogle Colabを使用してBERTのテキスト分類や生成モデルを動かす。
川島 英之
線形回帰モデルやニューラルネットワークの仕組みについて、数学的背景を交えて理論的に学べる。
2026年春開講
植原 啓介, 中島 有希大
線形モデルや決定木、ディープラーニング、ランダムフォレスト、XGBoostなどを用いた分析手法を学ぶ。協力企業から提供される実データ（匿名化・加工済み）をAIを使って分析、各グループに企業メンターがついて約半年間のプロジェクトを伴走する。
講義の一部で扱うもの
神成 淳司, 重近 範行, バンミーター， ロドニー Ｄ．
デジタル社会インフラの基盤としてのAI技術やネットワーク技術の最新動向について学ぶ。
中澤 仁
オンライン（オンデマンド）
センシング技術を中心に学ぶ。講義の一部で、YOLOモデルの学習や推論を行う。
安宅 和人
データサイエンスを中心に学ぶ。授業の一部で機械学習や、CNN・RNNといった深層学習について実習。
大越 匡
Wekaで人の動作や行動をもとに状態を推定する機械学習モデルを作成する。春学期のユビキタスシステムアーキテクチャと内容はほとんど同様。