普通法人协会日中贸易促进人工智能深度学习协会

目标是在专注于深度学习相关研究和人力资源的日本和中国及其邻国，以深度学习业务为中心的公司中加速人工智能（AI）业务。 （1）AI人力资源开发，学术会议，学术讲座，研讨会等

（2）与有关组织的信息交流与合作

（3）人工智能解决方案咨询，促进人工智能利用

（4）中日交流合作与全球化

（6）为达到该法人的目的所必需的其他业务

（6）前款规定的业务应在日本和海外进行。

我们将开展以下五个方面的活动。

（1）AI人力资源开发

我们将为研究人员和学生举办各种研讨会和讲习班，这些研究人员和学生将来会支持和支持AI行业。

（2）AI产业就业支援

对于那些想在AI行业找到工作的人和那些想学习AI技术的人，我们将通过公司简报会为就业提供支持。

（3）AI解决方案咨询

（4）促进人工智能的利用

（五）中日交流合作与全球化

我们将促进与日本，中国及其邻国相关组织的合作。我们将组织有关AI的新闻，AI行业的趋势，AI技术发展的趋势，使用AI产品和服务的案例，与专家的访谈等信息，并将其提供给我们的会员。

为了促进行业的健康发展，例如促进以企业和专家为核​​心的企业和专家领导的行业发展，人力资源开发，向公共机构和行业提出建议，国际合作，与社会对话等。我们将进行必要的活动

关于董事会

董事会由总裁，董事，审计师和特别顾问组成。

关于委员会

工业利用促进委员会

我们将通过收集案例，提取问题并散布研讨会和指南之类的信息，来促进深度学习在工业中的应用。

公共政策委员会

我们将与实施深度学习的社会进行国际合作和对话。我们将与各种组织合作，以协会的形式向社会传播信息。

人力资源开发委员会

我们将研究使用深度学习的技能，并制定JCDLA和CJDLA考试的课程大纲。我们将测试，确认，组织测试问题并进行测试。

 

会员功绩（节选）

・您可以使用协会认证（徽标）和协会会员标志。

-您可以通过仅限会员事件，仅限会员页面以及访问关联的内部Slack来获取最新信息和网络。

・通过参加委员会，您可以进行产大学合作活动并为政府机构提供机构建议。

・您可以将广告空间用于协会等发行的各种媒体。

*会员权益视类型和等级而定。请联系我们。

该协会旨在通过以深度学习为中心的技术来提高日本和中国的工业竞争力。

因此，以深度学习为业务核心的公司和专家将在促进工业健康发展方面发挥中心作用，例如促进工业利用，人力资源开发，对公共机构和产业的建议，国际合作以及与社会的对话。我们将为进行必要的活动

该协会旨在通过以深度学习为中心的技术来提高日本和中国的工业竞争力。

因此，以深度学习为业务核心的公司和专家将在促进工业健康发展方面发挥中心作用，例如促进工业利用，人力资源开发，对公共机构和产业的建议，国际合作以及与社会的对话。我们将为进行必要的活动

 

协会会员

一家以深度学习业务为核心的公司，并且是专注于与深度学习相关的研究和人员培训的专家・必须要有两名或以上常任成员的推荐+董事会的批准才能获得批准。

以协会理事和委员会成员的身份经营协会，并进行诸如参加股东大会（具有表决权）之类的活动。

*常规成员按字母顺序或字母顺序列出，辅助成员按注册顺序列出。

*公司名称旁边的*代表成立时的成员

普通会员公司

阿贝贾*

利亚罗

 Nvidia LLC *

普通会员专家

国龙

 

日中深度学习协会主席，剑桥大学计算机科学博士，英国LCFI实验室顶尖科学家，顶尖研究所教授，牛津大学ERP咨询，云技术，大数据，区块链和人工智能教授。研究方向：多媒体技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，自然语言处理，推荐系统，机器学习，数据科学，数据挖掘等中国科学院人工智能学者JSAI人工智能学会正式成员，IEEE成员，SIGIR成员，CAAI中国人工智能协会成员，AAA1国际人工智能协会成员，英国人工智能中国英国人工智能协会成员ACM成员。 AI，IoT，RPA，ICT，5G，3D，AR，VR，iCLIP，核心工业软件，核心算法尖端技术教育/医疗/金融，制造业，物流业，农业，零售业，制造业，交通运输，体育，航空航天，广告，物联网，ICT等行业

IEEE，NIPS，ICML，COLT，CVPR，ICCV，ECVC，IJCAI，AAAI，UAI，KDD，SIGIR，WWW，ACL，PAMI，IJCV，JMLR和AIJ已出版了100多次。在日本出生的华裔英国人。

 

 

 

于红红

日中深度学习协会理事，哈佛大学计算机科学博士，人工智能研究员，中国科学院学者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，英国人工智能中国协会ACM成员，英国人工智能协会成员，他的主要研究领域是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，机器学习等。人工智能，物联网，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，面向政府/地方政府的尖端技术教育/医疗/保健，金融，制造，物流，通信/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已被出版100次以上。

 

吴翔

研究员Google / Google Brain

Google Brain研究员。专门从事深度学习，强化学习，机器人技术和贝叶斯机器学习。在剑桥大学和马克斯·普朗克研究所完成了博士课程（机器学习）。 Geoffrey Hinton是多伦多大学的工程学研究生教授。东京大学客座研究员（松尾实验室）。 CoRL 2019最佳论文奖，谷歌专业研究奖。该研究结果发表在Google Research Blogpost，MIT Technology Review等上。在日本出生的加拿大裔日本人。

 

 

冈谷孝之

东北大学情报学研究科教授

1999年在东京大学工程学研究生院数值工程系完成了博士课程，并获得了工程学博士学位。现任东北大学信息科学研究科教授。自2016年以来，他还担任过RIKEN创新情报研究中心的团队负责人。专门从事感知信息处理和智能机器人技术（计算机视觉）。

主书“深度学习”（Kodansha 2015）被定位为人工智能学习的教科书。

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

 

绪方哲也

早稻田大学表达工程学系教授

1993年毕业于早稻田大学科学与工程学院机械工程系。自2012年以来，他一直是同一所大学的助理教授，人形生物研究所的客座讲师/副教授，理化学研究所脑科学研究所的研究员以及京都大学信息学研究生院的讲师/副教授。他曾担任日本机器人学会理事，人工智能学会理事和仪器与控制工程师学会理事。自2017年以来，他还担任过国家先进工业科学技术研究院AI研究中心的特别研究员。担任Exa Wizards Co.，Ltd.的技术顾问。

https://ogata-lab.jp/ja/

 

太极犬沼

STORIA法律事务所代表合伙人律师

1997毕业于京都大学法学院。 2000注册为律师。在2015年，他与他人共同创立了STORIA律师事务所，专注于创业支持，并一直持续到现在。专门从事启动法律事务和数据/ AI法律事务。目前，他以公司律师的身份支持许多不同类型（医疗，制造，平台等）的AI初创公司。举行并参加了许多有关AI开发，使用和责任感的研讨会。经济产业省“ -AI /数据合同指南”审核委员会成员（-2018.3）。

https://storialaw.jp/lawyer/3041

 

 

松尾丰

东京大学大学院工学系研究科教授

1997年毕业于东京大学工程学院电子信息工程系。 2002年在同一研究生院完成了博士课程。医生（工程学）。自同一年以来，他一直是美国国家先进工业科学技术研究所的研究员。自2005年以来，他一直是斯坦福大学的客座研究员。自2019年以来的当前职位。专门从事人工智能，Web挖掘和大数据分析。之前曾在AI学会担任编辑主席（2012-2014）和道德操守主席（2014-2018）。 2017年，他成为日本深度学习协会的代表理事。他的著作包括《人工智能是否超越了人类？超越了深度学习》（KADOKAWA）。

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

 

丸山宏

首选网络PFN会员

1983年在东京工业大学科学与工程研究生院完成硕士课程。同年，加入IBM Japan，Ltd.。从事人工智能，自然语言处理，机器翻译等研究。 1995年获得京都大学博士学位。东京工业大学信息科学技术研究所客座副教授，IBM日本有限公司东京研究实验室主任，佳能公司数字平台开发部副主任，国立信息与系统研究所统计数学研究所教授2016被任命为Preferred Networks，Inc.的首席战略官。自2018年4月以来的当前职位。

 

支持会员

支持该协会宗旨并热衷于深度学习的社会实施和人力资源招聘的公司和组织。

进行诸如董事，顾问，候选人晋升和出席股东大会等活动（无投票权）。

华为技术有限公司

 Google LLC

NTT Docomo，Inc.

德勤华永会计师事务所

关于资格考试
•考试和资格概述
•考试时间表
•考生人数的变化
•实施报告
•关于JCDLA测试
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
考试资格JCDLA认证计划（* 1）在考试日期的两年内完成（* 2）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围JCDLA认证计划完成级别的课程提纲中的问题（* 4）
考试费用一般：33,000日元（含税）（* 5）
学生：22,000日元（含税）
会员：27,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•关于CJDLA资格
•具有深度学习的基础知识，确定适当的使用策略，并测试您是否具备使用该业务的能力或知识。
考试资格无限制
实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，220个问题）
在线进行（在家中进行考试）
问题范围教学大纲中的问题
考试费：12,000日元（不含税）
学生：5,000日元（不含税）
*仅2020＃2一般：6,000日元（不含税）学生：2,500日元（不含税）
•关于麻省理工学院考试
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
参加考试的资格必须在考试日期（* 2）的过去两年内完成MIT认证计划（* 1）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围MIT认证课程完成级别的课程提纲中的问题（* 4）
考试费一般：330,000日元（含税）（* 5）
学生：220,000日元（含税）
会员：270,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•剑桥大学资格
•具有深度学习的基础知识，确定适当的使用策略，并测试您是否具备使用该业务的能力或知识。
考试资格无限制
实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，220个问题）
在线进行（在家中进行考试）
问题范围教学大纲中的问题
考试费一般：1200,000日元（不含税）
学生：500,000日元（不含税）
*仅2020＃2普通：60,000日元（不含税）学生：20,500日元（不含税）
•关于牛津大学认证
•了解深度学习理论，并证明您具有选择和实施适当方法的能力和知识。
参加考试的资格必须在考试日期（* 2）的过去两年内完成牛津大学认证计划（* 1）

实施概述测试时间：120分钟
知识问题（多项选择，约100个问题）
在各个位置的指定测试地点进行测试
申请考试场地时选择所需的场地（* 3）
问题范围牛津大学认证计划完成水平的课程提纲中的问题（* 4）
考试费一般：330,000日元（含税）（* 5）
学生：220,000日元（含税）
会员：270,500日元（含税）（* 6）
•单击此处以查看注释的详细信息（*）
•
•
点击这里查询和申请

大田哲三审计师
剑桥大学主席Kuniryu教授/ LCFI研究人员
HOCIntelligent Technology总裁兼首席技术官
香港总监，哈佛大学工程学院博士，在NTT DATA进修20多年
HOC智能技术总裁兼首席执行官
Edwin Catmaru ACM图灵奖
麻省理工大学教授/ Google / AI研究总监
牛津大学博士教授/
剑桥大学教授
清华大学教授
东京大学教授
哈佛大学工学院/亚马逊AI研究总监/阿里巴巴人工智能
麻省理工大学博士教授/首席AIlab研究总监
特别顾问Pat Hanrahan IEEE首席执行官/微软AI研究总监
ACM A.M.图灵奖
秘书长田原刚
成立日期2020
所在地大阪市东大阪市顺德町4-9-35 577-0831 TAHARA Building 2F
网址www.jcdla.org www.cjdla.com

媒体

合作伙伴NEKKYOAI（https://www.nekkyo.org）

新华中国
阿里巴巴集团
vious回
耳聋
百度
豪智能科技HOC智能技术
谷歌
亚马孙
脸书
树液
销售队伍
微软
联系电话：81 080-2432-1609,81 090-87479395（工作日10：00-17：00 /考试日11：00-16：00）
邮件：info@jcdla.org
编号：oxhabridge，编号：goulong1995，编号：yuhonghong
电话：86 15358411774（平日10：00-17：00 /培训日11：00-16：00
邮件：info@cjdla.com
微信ID：oxhabridge，微信yuhonghong7035，微信hocit2019

一般社団法人日中貿易振興人工知能ディープラーニング協会

目標は、日本と中国のディープラーニングビジネスに注力している企業、およびディープラーニング関連の研究と人材に注力している近隣諸国の人工知能（AI）ビジネスを加速することです。 （1）AI人材育成、学会、学術講演会、セミナー等

（2）関係機関との情報交換・連携

（3）人工知能の活用促進のための人工知能ソリューションに関するコンサルティング

（4）日中交流と協力・グローバル化

（6）法人の目的を達成するために必要なその他の業務

（6）前項の業務は、国内外で行うものとする。

以下の5つの活動を行います。

（1）AI人材育成

今後もAI業界を支えていく研究者・学生を対象に、さまざまなセミナーやワークショップを開催します。

（2）AI業界就職支援

AI業界で就職したい方やAI技術を学びたい方のために、会社説明会を通じて就職支援を行います。

（3）AIソリューションコンサルティング

（4）人工知能の利用を促進する

（5）日中交流と協力・グローバル化

日本、中国および周辺国の関係機関との連携を推進します。 AIに関するニュース、AI業界の動向、AI技術開発の動向、AI製品やサービスの利用事例、専門家へのインタビュー、その他の情報を整理して会員に提供します。

産業の健全な発展を促進するために、例えば、企業と専門家を中核とする企業と専門家による産業発展を促進するため、人材育成は、公共機関や産業への提言、国際協力、社会対話などを行います。必要な活動を行います

ボードについて

取締役会は、社長、取締役、監査役、特別顧問で構成されています。

委員会について

産業利用促進委員会

事例の収集、問題の抽出、セミナーやガイドなどの情報発信により、ディープラーニングの産業への応用を推進します。

公共政策委員会

ディープラーニングを実施する社会との国際協力・対話を行います。さまざまな団体と連携し、協会という形で社会に情報を発信していきます。

人材育成委員会

ディープラーニングを使用するスキルを学習し、JCDLAおよびCJDLA試験のシラバスを開発します。テスト、確認、テスト問題の整理、テストの実施を行います。

 

メンバーの実績（抜粋）

・協会認証（ロゴ）と協会会員ロゴをご利用いただけます。

-メンバー専用イベント、メンバー専用ページ、関連する内部Slackへのアクセスを通じて、最新の情報とネットワークを取得できます。

・委員会に参加することにより、産学連携活動や行政機関への制度的アドバイスを行うことができます。

・協会など様々なメディアの広告スペースをご利用いただけます。

*メンバーシップの権利は、タイプとレベルによって異なります。お問い合わせください。

この協会は、ディープラーニングに焦点を当てたテクノロジーを通じて、日本と中国の産業競争力を向上させることを目的としています。

したがって、ディープラーニングをビジネスの中心とする企業や専門家は、産業利用の促進、人材育成、公的機関や産業への助言、国際協力、社会との対話など、産業の健全な発展を促進する上で中心的な役割を果たします。必要な活動を行います

この協会は、ディープラーニングに焦点を当てたテクノロジーを通じて、日本と中国の産業競争力を向上させることを目的としています。

したがって、ディープラーニングをビジネスの中心とする企業や専門家は、産業利用の促進、人材育成、公的機関や産業への助言、国際協力、社会との対話など、産業の健全な発展を促進する上で中心的な役割を果たします。必要な活動を行います

 

協会会員

ディープラーニングビジネスをコアとし、ディープラーニング関連の研究と人材育成を専門とする専門家を擁する企業。2人以上の常任メンバーから推薦され、承認を受けるには取締役会によって承認される必要があります。

協会の理事および委員として会員を運営し、株主総会への参加（議決権あり）などの活動を行います。

※正会員はアルファベット順またはアルファベット順、副会員は登録順です。

*会社名の横にある*は設立時のメンバーを表します

正会員企業

アベジャ*

リアロ

 Nvidia LLC *

一般会員エキスパート

国龍

 

日中ディープラーニング協会の会長、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、英国のLCFI研究所のトップサイエンティスト、トップの研究所の教授、オックスフォード大学の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、人工知能の教授。研究の方向性：マルチメディア技術、ディープラーニング、機械学習、コンピュータービジョン、自然言語処理、レコメンデーションシステム、機械学習、データサイエンス、データマイニングなど。中国人工知能協会、AAA1国際人工知能協会、英国人工知能会員、中国英国人工知能協会ACM会員。 AI、IoT、RPA、ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業用ソフトウェア、コアアルゴリズム、最先端のテクノロジー教育/医療/ファイナンス、製造、物流、農業、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

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。中国生まれ、日本生まれのイギリス人。

 

 

 

于紅紅

日中ディープラーニング協会理事、ハーバード大学コンピュータサイエンス博士号、人工知能研究者、中国科学院の学者、JSAI人工知能協会の正会員、IEEE会員、SIGIR会員、CAAI中国人工知能会員、AAA1国際人工知能会員、英国人工知能中国協会のACMメンバーおよび英国人工知能協会のメンバー。彼の主な研究分野は、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、コンピュータービジョン、マルチメディアテクノロジー、機械学習などです。人工知能、モノのインターネット、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、コア産業用ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、政府/ローカル政府の最先端技術教育/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、ネットワーキング、製薬、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、物ネットワーキング、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。

 

呉翔

Google / Google Brain研究者

グーグル脳研究者。ディープラーニング、強化学習、ロボット工学、ベイジアン機械学習を専門としています。ケンブリッジ大学とマックスプランク研究所で博士課程（機械学習）を修了。ジェフリーヒントンは、トロント大学の工学部の大学院教授です。東京大学客員研究員（松尾研究室）。 CoRL 2019 Best Paper Award、Google Professional Research Award。研究結果は、Google Research Blogpost、MIT Technology Reviewなどで公開されました。カナダ生まれ、日本生まれ。

 

 

岡谷貴之

東北大学大学院情報科学研究科教授

1999年、東京大学大学院工学系研究科数値工学専攻博士課程を修了し、工学博士号を取得。彼は現在、ノースイースタン大学の情報科学科の教授です。 2016年からは理研イノベーションインテリジェンスリサーチセンターのチームリーダーを務めている。知覚情報処理と知能ロボット技術（コンピュータビジョン）を専門としています。

主な著書「深層学習」（講談社2015年）は、人工知能学習の教科書として位置付けられています。

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

 

緒方哲也

早稲田大学表現工学科教授

1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。 2012年より同大学助教授、ヒューマノイド生物学研究所客員講師・准教授、理化学研究所脳科学研究所研究員、京都大学大学院情報学研究科・講師・准教授。日本ロボット学会の理事、人工知能学会の理事、計測制御学会の理事を歴任。 2017年からは、国立研究開発法人産業技術総合研究所のAI研究センターでも特別研究員を務めています。 Exa Wizards Co.、Ltd.の技術コンサルタントを務める。

https://ogata-lab.jp/ja/

 

太極拳犬沼

ストリア法律事務所代表パートナー弁護士

1997年、京都大学法科大学院卒業。 2000年弁護士登録。 2015年には、起業家のサポートに焦点を当て、ストリア法律事務所を他の法律事務所と共同で設立し、現在まで継続しています。法務およびデータ/ AI法務の開始を専門としています。現在、弁護士として、さまざまな種類のAIスタートアップ（医療、製造、プラットフォームなど）をサポートしています。 AIの開発、使用、責任に関する多くのセミナーを開催し、参加しました。経済産業省「-AI /データ契約ガイドライン」検討委員会委員（-2018.3）。

https://storialaw.jp/lawyer/3041

 

 

松尾風水

東京大学大学院工学研究科教授

1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。 2002年に同大学院博士課程を修了。博士（工学）。同年より、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究員。 2005年からスタンフォード大学の客員研究員。 2019年以降の現在の位置。人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析を専門としています。以前は、AI協会で編集委員長（2012-2014）および倫理委員長（2014-2018）を務めていました。 2017年、日本ディープラーニング協会代表理事。彼の著書には「人工知能は人間を超えるのか？」 Beyond Deep Learning」（KADOKAWA）。

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

 

丸山ヒロ

優先ネットワークPFNメンバー

1983年、東京工業大学大学院理工学研究科修士課程を修了。同年、日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。人工知能、自然言語処理、機械翻訳、その他の研究に従事。 1995年に京都大学で博士号を取得。東京工業大学情報理工学研究所客員准教授、日本IBM（株）日本研究所所長、キヤノンデジタルプラットフォーム開発部次長、国立情報システム研究所統計数理研究所2016教授がPreferred Networks、Inc.に任命されました。最高戦略責任者。 2018年4月以降の現在の位置。

 

サポートメンバー

協会の目的をサポートし、ディープラーニングと人材採用の社会実装に情熱を傾けている企業と組織。

取締役、コンサルタント、候補者の昇進、株主総会への出席（議決権なし）などの活動を行う。

Huawei Technologies Co.、Ltd

 Google LLC

NTTドコモ

デロイトトウシュトーマツ

資格試験について

•試験と資格の概要

•試験時間

•候補者数の変化

•実装レポート

•JCDLAテストについて

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験の受験資格JCDLA認定プログラム（* 1）は試験日から2年以内に完了（* 2）

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数の選択肢、約100の質問）

さまざまな場所の指定されたテスト場所でテストする

試験会場への申し込み時に必要な会場を選択してください（* 3）

質問範囲JCDLA認定計画完了レベルのコース概要の質問（* 4）

一般受験料：33,000円（税込）（※5）

学生：22,000円（税込）

会員：27,500円（税込）（※6）

•メモの詳細を表示するには、ここをクリックしてください（*）

•CJDLAの資格について

•ディープラーニングの基本的な知識を持ち、適切な使用戦略を決定し、ビジネスを使用する能力または知識があるかどうかをテストします。

無制限の資格

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数選択、220の質問）

オンライン（自宅でテストを受ける）

シラバスの質問

受験料：12,000円（税別）

学生：5,000円（税抜）

※2020年のみ※2一般：6,000円（税抜）学生：2,500円（税抜）

•MIT試験について

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験を受けるための資格は、試験日から過去2年以内にMIT認定プログラム

ラバスにある質問（* 4）

一般受験料：330,000円（税込）（※5）

学生：22万円（税込）

会員：270,500円（税込）（※6）

•メモの詳細を表示するには、ここをクリックしてください（*）

•ケンブリッジ大学資格

•ディープラーニングの基本的な知識を持ち、適切な使用戦略を決定し、ビジネスを使用する能力または知識があるかどうかをテストします。

無制限の資格

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数選択、220の質問）

オンライン（自宅でテストを受ける）

シラバスの質問

一般受験料：120万円（税抜）

学生：50万円（税別）

※2020年のみ※2通常：60,000円（税抜）学生：20,500円（税抜）

•オックスフォード大学認定について

•深層学習理論を理解し、適切な方法を選択して実装する能力と知識があることを証明します。

試験を受ける資格は、試験日から過去2年以内に完了する必要があります（* 2）オックスフォード大学認定プログラム（* 1）

実装の概要テスト時間：120分

知識の質問（複数の選択肢、約100の質問）

さまざまな場所の指定されたテスト場所でテストする

試験会場の申し込み時に必要な会場を選択してください3）

質問範囲オックスフォード認定プログラムの完了レベルのシラバス内の質問

​

Japan-China Trade & Promotion Artificial Intelligence Deep Learning Association

The goal is to accelerate the artificial intelligence (AI) business in companies that focus on deep learning business in Japan and China and its neighboring countries that focus on deep learning related research and human resources. (1) AI human resource development, academic conferences, academic lectures, seminars, etc.

(2) Information exchange and cooperation with relevant organizations

(3) Consulting on artificial intelligence solutions to promote the use of artificial intelligence

(4) Sino-Japanese exchanges and cooperation and globalization

(6) Other business necessary to achieve the purpose of the legal person

(6) The business specified in the preceding paragraph shall be carried out in Japan and overseas.

We will carry out the following five activities.

(1) AI human resource development

We will hold various seminars and workshops for researchers and students who will support and support the AI ​​industry in the future.

(2) AI industry employment support

For those who want to find a job in the AI ​​industry and those who want to learn AI technology, we will provide employment support through company briefings.

(3) AI solution consulting

(4) Promote the use of artificial intelligence

(5) Sino-Japanese exchanges and cooperation and globalization

We will promote cooperation with relevant organizations in Japan, China and its neighboring countries. We will organize news about AI, trends in the AI ​​industry, trends in AI technology development, cases of using AI products and services, interviews with experts, and other information, and provide them to our members.

In order to promote the healthy development of the industry, for example, to promote the industry development led by enterprises and experts with enterprises and experts as the core, human resource development, make recommendations to public institutions and industries, international cooperation, and social dialogue. We will carry out the necessary activities

About the board

The board of directors consists of the president, directors, auditors and special advisers.

About the committee

Industrial Utilization Promotion Committee

We will promote the application of deep learning in industry by collecting cases, extracting problems, and distributing information such as seminars and guides.

Public Policy Committee

We will conduct international cooperation and dialogue with societies that implement deep learning. We will cooperate with various organizations to disseminate information to society in the form of associations.

Human Resources Development Committee

We will study the skills of using deep learning and develop a syllabus for the JCDLA and CJDLA exams. We will test, confirm, organize test questions and conduct tests.

 

Member Achievements (excerpt)

・You can use association certification (logo) and association member logo.

-You can get the latest information and network through member-only events, member-only pages and access to the associated internal Slack.

・By participating in the committee, you can carry out industry-university cooperation activities and provide institutional advice to government agencies.

・You can use the advertising space for various media such as associations.

*Membership rights depend on the type and level. Please contact us.

The association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies that focus on deep learning.

Therefore, companies and experts with deep learning as the core of their business will play a central role in promoting the healthy development of industry, such as promoting industrial utilization, human resource development, advice to public institutions and industries, international cooperation, and dialogue with society. We will carry out the necessary activities

The association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies that focus on deep learning.

Therefore, companies and experts with deep learning as the core of their business will play a central role in promoting the healthy development of industry, such as promoting industrial utilization, human resource development, advice to public institutions and industries, international cooperation, and dialogue with society. We will carry out the necessary activities

 

Association Member

A company with a deep learning business as the core and an expert focusing on deep learning related research and personnel training. It must be recommended by two or more permanent members + approved by the board of directors to be approved.

Operate the association as a director of the association and a member of the committee, and carry out activities such as participation in shareholders' meetings (with voting rights).

*Regular members are listed in alphabetical order or alphabetical order, and auxiliary members are listed in registered order.

*The * next to the company name represents the member at the time of establishment

Ordinary member company

Abeja*

Liaro

 Nvidia LLC *

General Member Expert

Guolong

 

Chairman of the Japan-China Deep Learning Association, PhD in Computer Science from Cambridge University, top scientist in the UK LCFI laboratory, professor at the top research institute, Oxford University ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain and artificial intelligence professor. Research direction: Multimedia technology, deep learning, machine learning, computer vision, natural language processing, recommendation system, machine learning, data science, data mining, etc. Artificial intelligence scholar of the Chinese Academy of Sciences JSAI official member of the artificial intelligence society, IEEE member, SIGIR member, CAAI Member of Chinese Artificial Intelligence Association, AAA1 International Artificial Intelligence Association, British Artificial Intelligence Member of China British Artificial Intelligence Association ACM member. AI, IoT, RPA, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, cutting-edge technology education/medical/finance, manufacturing, logistics, agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports , Aerospace, advertising, Internet of Things, ICT and other industries

IEEE, NIPS, ICML, COLT, CVPR, ICCV, ECVC, IJCAI, AAAI, UAI, KDD, SIGIR, WWW, ACL, PAMI, IJCV, JMLR and AIJ have been published more than 100 times. Chinese-born British born in Japan.

 

 

 

Yu Honghong

Director of Japan-China Deep Learning Association, Ph.D. in computer science from Harvard University, artificial intelligence researcher, academician of Chinese Academy of Sciences JSAI official member of artificial intelligence society, IEEE member, SIGIR member, CAAI Chinese artificial intelligence society member, AAA1 international artificial intelligence society member, British artificial intelligence ACM member of the Chinese Association and a member of the British Artificial Intelligence Association. His main research areas are ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain, artificial intelligence experts, computer vision, multimedia technology, machine learning, etc. Artificial intelligence, internet of things, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, big data, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrino, government/local Government's cutting-edge technology education/medical/healthcare, finance, manufacturing, logistics, communications/broadcasting, construction/real estate, electricity/gas/water, networking, pharmaceuticals, agriculture, retail, manufacturing, transportation, sports, aerospace, advertising, things Networking, 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.

 

Wu Xiang

Researcher Google / Google Brain

Google Brain researcher. Specializing in deep learning, reinforcement learning, robotics and Bayesian machine learning. Completed a doctoral course (machine learning) at Cambridge University and the Max Planck Institute. Geoffrey Hinton is a graduate professor of engineering at the University of Toronto. Visiting researcher at the University of Tokyo (Matsuo Laboratory). CoRL 2019 Best Paper Award, Google Professional Research Award. The research results were published in Google Research Blogpost, MIT Technology Review, etc. Canadian-born Japanese born in Japan.

 

 

Okaya Takayuki

Professor, Tohoku University Graduate School of Information Science

In 1999, he completed a doctoral course in the Department of Numerical Engineering at the University of Tokyo Graduate School of Engineering, and obtained a doctorate in engineering. He is currently a professor of the Department of Information Science at Northeastern University. Since 2016, he has also served as the team leader of the RIKEN Innovation Intelligence Research Center. Specializing in perceptual information processing and intelligent robot technology (computer vision).

The main book "Deep Learning" (Kodansha 2015) is positioned as a textbook for artificial intelligence learning.

http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

 

Ogata Tetsuya

Professor, Department of Expression Engineering, Waseda University

Graduated from the Department of Mechanical Engineering, School of Science and Engineering, Waseda University in 1993. Since 2012, he has been an assistant professor at the same university, a visiting lecturer/associate professor at the Institute of Humanoid Biology, a researcher at the Institute of Brain Science at the Institute of Physics and Chemistry, and a lecturer/associate professor at the Graduate School of Informatics at Kyoto University. He has served as a director of the Japan Robotics Society, a director of the Artificial Intelligence Society and a director of the Society of Instrumentation and Control Engineers. Since 2017, he has also served as a special researcher at the AI ​​Research Center of the National Advanced Industrial Science and Technology Research Institute. Acted as a technical consultant for Exa Wizards Co., Ltd.

https://ogata-lab.jp/ja/

 

Tai Chi Dog Marsh

STORIA Law Firm Representative Partner Lawyer

Graduated from the Law School of Kyoto University in 1997. Registered as a lawyer in 2000. In 2015, he co-founded STORIA law firm with others, focusing on entrepreneurial support, and has continued until now. Specializes in starting legal affairs and data/AI legal affairs. Currently, as a company lawyer, he supports many different types of AI startups (medical, manufacturing, platform, etc.). Held and participated in many seminars on AI development, use and responsibility. Member of the "-AI/Data Contract Guidelines" review committee of the Ministry of Economy, Trade and Industry (-2018.3).

https://storialaw.jp/lawyer/3041

 

 

Matsuo Feng

Professor, Graduate School of Engineering, University of Tokyo

Graduated from the Department of Electronic Information Engineering, School of Engineering, University of Tokyo in 1997 In 2002, he completed a doctoral course in the same graduate school. Doctor (Engineering). Since the same year, he has been a researcher at the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. He has been a visiting researcher at Stanford University since 2005. Current position since 2019. Specializing in artificial intelligence, web mining and big data analysis. Previously, he served as the editorial chairman (2012-2014) and ethics chairman (2014-2018) at the AI ​​Society. In 2017, he became a representative director of the Japan Deep Learning Association. His books include "Does Artificial Intelligence Surpass Humans?" Beyond Deep Learning" (KADOKAWA).

https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

 

Maruyama Hiro

Preferred Network PFN Member

In 1983, he completed a master's program at the Graduate School of Science and Engineering at Tokyo Institute of Technology. In the same year, he joined IBM Japan, Ltd. Engaged in artificial intelligence, natural language processing, machine translation and other research. He received a doctorate degree from Kyoto University in 1995. Visiting Associate Professor at the Institute of Information Science and Technology, Tokyo Institute of Technology, Director of IBM Japan Co., Ltd. Tokyo Research Laboratory, Deputy Director of Canon’s Digital Platform Development Department, and Professor of the National Institute of Information and Systems Statistical Mathematics Institute 2016 were appointed as Preferred Networks, Inc. Chief strategy officer. Current position since April 2018.

 

Support members

Companies and organizations that support the purpose of the association and are passionate about social implementation of deep learning and human resource recruitment.

Conduct activities such as directors, consultants, promotion of candidates and attending shareholders' meetings (no voting rights).

Huawei Technologies Co., Ltd

 Google LLC

NTT Docomo, Inc.

Deloitte Touche Tohmatsu

About the qualification exam

• Overview of exams and qualifications

• Exam timetable

• Changes in the number of candidates

• Implementation report

•About JCDLA test

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Exam eligibility JCDLA certification program (*1) completed within two years of exam date (*2)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the course outline of the JCDLA certification plan completion level (*4)

General examination fee: 33,000 yen (tax included) (*5)

Students: 22,000 yen (tax included)

Members: 27,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

•About CJDLA eligibility

• Have the basic knowledge of deep learning, determine the appropriate use strategy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.

Unlimited qualifications

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choice, 220 questions)

Online (take the test at home)

Questions in the syllabus

Exam fee: 12,000 yen (excluding tax)

Students: 5,000 yen (excluding tax)

*Only 2020#2 General: 6,000 yen (excluding tax) Students: 2,500 yen (excluding tax)

•About the MIT exam

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Qualifications for taking the exam must complete the MIT certification program (*1) within the past two years of the exam date (*2)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the syllabus of the MIT certification course completion level (*4)

General examination fee: 330,000 yen (tax included) (*5)

Students: 220,000 yen (tax included)

Members: 270,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

• Cambridge University Qualification

• Have the basic knowledge of deep learning, determine the appropriate use strategy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.

Unlimited qualifications

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choice, 220 questions)

Online (take the test at home)

Questions in the syllabus

General examination fee: 1,200,000 yen (excluding tax)

Students: 500,000 yen (excluding tax)

*Only 2020#2 Normal: 60,000 yen (excluding tax) Student: 20,500 yen (excluding tax)

•About Oxford University Certification

• Understand deep learning theory and prove that you have the ability and knowledge to select and implement appropriate methods.

Eligibility to take the exam must be completed within the past two years of the exam date (* 2) Oxford University Certification Program (* 1)

Implementation Overview Test time: 120 minutes

Knowledge questions (multiple choices, about 100 questions)

Test at designated test locations in various locations

Choose the required venue when applying for the exam venue (*3)

Question Scope Questions in the syllabus of the completion level of the Oxford Accreditation Program (*4)

General examination fee: 330,000 yen (tax included) (*5)

Students: 220,000 yen (tax included)

Members: 270,500 yen (tax included) (*6)

• Click here to view the details of the note (*)

•

•

Click here to inquire and apply

Ota Tetsu Auditor

Professor Kuniryu, Chairman of Cambridge University / LCFI Researcher

President and Chief Technology Officer of HOCIntelligent Technology

Director of Hong Kong, Ph.D., School of Engineering, Harvard University, studied at NTT DATA for more than 20 years

President and CEO of HOC Smart Technology

Edwin Catmaru ACM Turing Award

Professor of MIT/Research Director of Google/AI

PhD Professor of Oxford University/

Professor of Cambridge University

Professor of Tsinghua University

Professor at the University of Tokyo

Harvard University School of Engineering/Amazon AI Research Director/Alibaba Artificial Intelligence

MIT Ph.D. Professor/Chief AIlab Research Director

Special Advisor Pat Hanrahan CEO of IEEE/Director of Microsoft AI Research

ACM A.M. Turing Award

Tian Yuangang

Founded in 2020

Location 4-9-35, Shunde-cho, Higashiosaka City, Osaka City 577-0831 TAHARA Building 2F

Website www.jcdla.org www.cjdla.com

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Partner NEKKYOAI (https://www.nekkyo.org)

Xinhua China

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HOC Intelligent Technology HOC Intelligent Technology

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Sales force

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Contact number: 81 080-2432-1609, 81 090-87479395 (working day 10:00-17:00 / examination day 11:00-16:00)

Email: info@jcdla.org

No.: oxhabridge, No.: goulong1995, No.: yuhonghong

Tel: 86 15358411774 (weekdays 10:00-17:00 / training day 11:00-16:00

Email: info@cjdla.com

WeChat ID: oxhabridge, WeChat yuhonghong7035, WeChat hocit2019