個人ユーザー向け 自動運転
AIとプログラミングを使って、最速の自動運転レーシングカーを開発しよう！
学習ステップ
好きな日時に自宅のPC (またはキーボード付きタブレット) から開発体験ができます。
講義動画で自動運転システムの全体像を学ぶ
シミュレーターでの開発体験内容と、実際の自動運転システムの関連性を理解します。
シミュレーターで自動運転レーシングカーを走行させる
基本コードの編集から始め、わずかな変更で車両の挙動やラップタイムが変わることを確認します。
コードやアルゴリズムを開発する
動画解説とチュートリアル資料、シミュレーターから得られる走行データも参考に開発します。最速のレーシングカーを目指しましょう！
疑問点はDiscordで質問して解決する
質問や疑問点は、Discordのチャンネルで解決します。
講義サンプル
無料アカウントを作成していただくと、自動運転システムの概要講義の一部が視聴できます。
自動運転システムの概要
自動運転システムの概要について学びます。大規模言語モデルの自動運転への応用事例も紹介します。
走行経路設計と車両制御の基礎
Pythonを使って自動運転レーシングカーの走行経路を設計します。また、アクセルやステアリング制御も行います。
モデル予測制御
自車の走行経路を予測して、障害物がある場合は自動的に回避する「モデル予測制御」のアルゴリズム開発を学びます。
深層強化学習
深層強化学習を用いて、車載カメラの画像から自律走行する車両モデルを開発します。
学習できる項目
プログラミング (Python)
- 変数、リスト、関数の使い方
- アルゴリズムの理解 (ループ処理、条件分岐)
- グラフやデータの可視化
- エラー対応
AI・機械学習
- 機械学習の概要 (教師あり / 教師なし / 強化学習)
- 報酬関数の理解と調整
- 深層強化学習
- モデルの学習と評価
モビリティへの応用
- 自動運転システムの概要
- モビリティや実機制御の基礎 (PID / LQR / モデル予測制御)
- 最新技術の自動運転への応用 (大規模言語モデル / マルチモーダルモデル)
受講者の声
これまでの知識は見聞きしたり、書籍で読んだことがある程度でした。しかし、このセミナーを通じて、実際に体感し、実感できる学びが得られました。説明も非常にわかりやすく、受講して本当に満足しています。さらに深く学びたいと強く思いました。
会社役員
モデル予測制御や強化学習、LLMなどがどのように役に立つのかを学ぶことができました。Pythonを動かす際、スタッフの方が丁寧に教えてくださった点も良かったです。自動運転の車の開発の知識は全くなかったのですが、とても面白かったです。
大学院生
自動車業界に就職予定で、機械系を専攻していますが、AIやソフトウェアにも興味があり、このコースを受講しました。自動運転の開発体験は楽しく、これからのキャリアにも役立つと感じています。満足です！
大学生
コードを変更すると車両シミュレーションに反映されるため、開発が楽しかったです。自動運転の仕組みも全体像が分かり、満足でした。
ドローンエンジニア
画像系AI開発を仕事で行っていますが、強化学習の知見を得たく参加しました。講義の説明がとても分かりやすく、また実際に自分の手を動かしながら開発できるので楽しかったです。
AIエンジニア
プログラミングは経験がなく自信はありませんでしたが、プログラムを変えていくと実際にシミュレーションの結果が変わっていくのがとても楽しかったです。
高校生
これまでの知識は見聞きしたり、書籍で読んだことがある程度でした。しかし、このセミナーを通じて、実際に体感し、実感できる学びが得られました。説明も非常にわかりやすく、受講して本当に満足しています。さらに深く学びたいと強く思いました。
会社役員
モデル予測制御や強化学習、LLMなどがどのように役に立つのかを学ぶことができました。Pythonを動かす際、スタッフの方が丁寧に教えてくださった点も良かったです。自動運転の車の開発の知識は全くなかったのですが、とても面白かったです。
大学院生
自動車業界に就職予定で、機械系を専攻していますが、AIやソフトウェアにも興味があり、このコースを受講しました。自動運転の開発体験は楽しく、これからのキャリアにも役立つと感じています。満足です！
大学生
コードを変更すると車両シミュレーションに反映されるため、開発が楽しかったです。自動運転の仕組みも全体像が分かり、満足でした。
ドローンエンジニア
画像系AI開発を仕事で行っていますが、強化学習の知見を得たく参加しました。講義の説明がとても分かりやすく、また実際に自分の手を動かしながら開発できるので楽しかったです。
AIエンジニア
プログラミングは経験がなく自信はありませんでしたが、プログラムを変えていくと実際にシミュレーションの結果が変わっていくのがとても楽しかったです。
高校生
これまでの知識は見聞きしたり、書籍で読んだことがある程度でした。しかし、このセミナーを通じて、実際に体感し、実感できる学びが得られました。説明も非常にわかりやすく、受講して本当に満足しています。さらに深く学びたいと強く思いました。
会社役員
モデル予測制御や強化学習、LLMなどがどのように役に立つのかを学ぶことができました。Pythonを動かす際、スタッフの方が丁寧に教えてくださった点も良かったです。自動運転の車の開発の知識は全くなかったのですが、とても面白かったです。
大学院生
自動車業界に就職予定で、機械系を専攻していますが、AIやソフトウェアにも興味があり、このコースを受講しました。自動運転の開発体験は楽しく、これからのキャリアにも役立つと感じています。満足です！
大学生
コードを変更すると車両シミュレーションに反映されるため、開発が楽しかったです。自動運転の仕組みも全体像が分かり、満足でした。
ドローンエンジニア
画像系AI開発を仕事で行っていますが、強化学習の知見を得たく参加しました。講義の説明がとても分かりやすく、また実際に自分の手を動かしながら開発できるので楽しかったです。
AIエンジニア
プログラミングは経験がなく自信はありませんでしたが、プログラムを変えていくと実際にシミュレーションの結果が変わっていくのがとても楽しかったです。
高校生
自動運転
対象者：自動運転やAI、Pythonを学びたい方
プログラミング初心者、自動運転の知識がない方でも大丈夫です。
学習目標 自動運転システムの概要を理解する
（講義のみ）
- 期間：--
- シミュレーター予約チケット: --
- 動画講義時間：約1時間
- 学習項目
- 自動運転システムの概要
学習目標 車両制御の加減速・ステアリング制御と走行経路設計をPythonを使って開発する
- 期間：1週間
- シミュレーター予約チケット: 5時間分 ※1
- 動画講義時間：約1.5時間 ※2
- 学習項目
- 無料プランの内容
- 加速・減速制御
- ステアリング制御
- 走行経路設計
学習目標 強化学習を使って自律走行モデルを開発する / 障害物回避のアルゴリズムを理解する
- 期間：1カ月
- シミュレーター予約チケット: 30時間 ※1
- 動画講義時間：約5時間 ※2
- 学習項目
- ライトプランの内容
- 障害物回避 (モデル予測制御)
- 深層強化学習
- LLM/LMMの自動運転への応用 ※3
※1 シミュレーターは10-24時の時間枠で予約可能です(最大5時間/日まで)。利用が集中している時間帯は予約できないことがあります。
※2 講義動画には、楕円・真円サーキットでの短い開発体験の時間も含みます。
※3 講義での最新事例紹介のみで、開発体験はありません。
学習コンテンツの
主に未経験者から大学基礎レベルの内容に焦点をあてており、初めてモビリティやAIについて学びたい方に最適です。
講師 山下洋樹
専門 自動運転システム設計とレーシングカーのデータ解析
自動車メーカーの自動運転部門で、衝突被害軽減ブレーキ (AEB) や車間距離制御装置 (ACC) の開発に携わる。2019年に渡欧。ドイツF3チームを経て、Toyota Gazoo Racing Europe GmbHでは、データエンジニアとして世界ラリー選手権のタイトル獲得に貢献。
「未来のモビリティ産業に繋がる自動運転レースを創りたい」という想いから、2022年に起業。2023年度よりKSAC及び大阪産業局主催の「デジタルスキル実践チャレンジワークショップ」で講師を務める。筑波大学大学院システム情報工学研究科修了。
よくある質問
お問い合わせ
プログラミング未経験でも大丈夫ですか？
自分のPCでは自動運転シミュレーターが使えるかわかりません。ゲーミングPCが必要ですか？
自動運転というのは難しそうで、できるか心配です。
プログラミング言語は何ですか？