Japan China Deep
Learning Association

The objective is to accelerate the artificial intelligence (AI) business in companies centered on the deep learning business, as well as in Japan and China and their neighboring countries, which are focused on research and human resources related to deep learning. (1) AI human resource development, academic meetings, academic lectures, seminars, etc.

(2) Information exchange and collaboration with related organizations

(3) AI solution consulting, promotion of AI utilization

(4) Exchange and cooperation between Japan and China and globalization

(6) Other businesses necessary to achieve the purpose of this corporation

(6) The business under the preceding paragraph shall be conducted in Japan and overseas.

We will carry out activities as the following five pillars.

(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 employment in the AI industry and those who want to study AI technology, we will support employment through company briefing sessions.

(3) AI solution consulting

(4) Promotion of AI utilization

(5) Exchange and cooperation between Japan and China and globalization

We will promote cooperation with related organizations in Japan and China and their neighboring countries. We will organize information such as news about AI, trends in the AI industry, trends in AI technology development, cases of utilizing AI products and services, interviews with experts, etc., and provide it to our members.

For the sound development of the industry, such as promoting the utilization of industry, human resource development, making recommendations to public institutions and industries, international cooperation, dialogue with society, etc., led by companies and experts with deep learning as the core of their business. We will carry out the necessary activities

About the board

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

About the committee

Industrial Utilization Promotion Committee

We will promote the utilization of deep learning in industry by collecting cases, extracting issues, and disseminating information such as symposiums and guidebooks.

Public policy committee

We will engage in international collaboration and dialogue with the society on which deep learning will be implemented. We will cooperate with various organizations to disseminate information to society as an association.

Human Resource Development Committee

We will examine the skill set for using deep learning and formulate a syllabus for the JCDLA and CJDLA exams. We will test, confirm, organize the test questions, and carry out the test.

Member merit (excerpt)

・ You can use association certification (logo mark) and association membership sign.

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

・ By participating in the committee, you can make industry-university collaboration activities and make institutional recommendations for government agencies.

・ You can use advertising space for various media issued by the association etc.

* Member benefits vary depending on type and rank. Please contact us for details.

This association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies centered on deep learning.

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

This association aims to improve the industrial competitiveness of Japan and China through technologies centered on deep learning.

Association member

A company whose core is the deep learning business, and an expert who is focused on research and personnel training related to deep learning ・ Approval is required after the recommendation of two or more regular members + approval of the board of directors.

Operates the association as a director and committee member and performs activities such as attending general meetings (with voting rights).

* Regular members are listed in alphabetical order or alphabetical order, and supporting members are listed in the order of enrollment.

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

Regular member companies

ABEJA *

Liaro

Nvidia LLC *

Regular member Expert

Country dragon

GUOLONG of the Japan-China Deep Learning Association Doctor of Computer Science at Cambridge University, Professor of Top Scientist, Top Research Institute, LCFI Lab, UK, Oxford University Professor of ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain and artificial intelligence. Research direction: multimedia technology, deep learning, machine learning, computer vision, natural language processing, recommended system, machine learning, data science, data mining, etc.Artificial Intelligence Researcher, Chinese Academy of Science JSAI Artificial Intelligence Society Full member, IEEE member, SIGIR member, CAAI Chinese Artificial Intelligence Association member, AAA1 International Artificial Intelligence Association member, British Artificial Intelligence China British Artificial Intelligence Association member ACM member. AI, IoT, RPA, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithm cutting edge technology Education / Medical / Finance, Manufacturing, Logistics, Agriculture, Retail, Manufacturing, Transportation, Sports, Aerospace , Advertising, IOT, 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. A Chinese-British born in Japan.

YUHONGHONG

Director of Japan-China Deep Learning Association, Doctor of Computer Science, Harvard University, Researcher of Artificial Intelligence, Scholar of Chinese Academy of Sciences JSAI Artificial Intelligence Society full member, IEEE member, SIGIR member, CAAI Chinese Artificial Intelligence Association member, AAA1 International Artificial Intelligence Association member, British Artificial Intelligence China A member of ACM, a member of the British Association for Artificial Intelligence, and his main research fields are ERP consulting, cloud technology, big data, blockchain, artificial intelligence specialists computer vision, multimedia technology, machine learning, etc. AI, IoT, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, big data, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrinos, state-of-the-art technology for government / local government Education / Medical / Healthcare, Finance, Manufacturing, Logistics, Communications / Broadcasting, Construction / Real Estate, Electricity / Gas / Water, Networks, Pharmaceuticals, Agriculture, Retail, Manufacturing, Transportation, Sports, Aerospace, Advertising, IOT, 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 100 times or more.

Sho Sho

Researcher Google / Google Brain

Researcher at Google Brain. Specializes in deep learning, reinforcement learning, robotics, and Bayesian machine learning. Completed a doctoral course at the University of Cambridge and Max Planck Institute, Ph.D. (machine learning). Geoffrey Hinton is a graduate professor of engineering from the University of Toronto. Visiting researcher at the University of Tokyo (Matsuo Lab). CoRL 2019 Best Paper Award, Google Specialized Research Award. The research results were featured in the Google Research Blogpost, MIT Technology Review, and so on. A Japanese Canadian born in Japan.

Takayuki Okaya

Professor, Graduate School of Information Sciences, Tohoku University

Completed the doctoral course at the Department of Numerical Engineering, Graduate School of Engineering, the University of Tokyo in 1999, Ph.D. in engineering. Currently a professor at the Graduate School of Information Sciences, Tohoku University. Since 2016, he has also served as the team leader of the RIKEN Center for Innovative Intelligence Research. Specializes in perceptual information processing and intelligent robotics (computer vision).

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

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

Tetsuya Ogata

Professor, Department of Expression Engineering, Waseda University

Graduated from Department of Mechanical Engineering, Faculty 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 Humanoid Research Institute, a researcher at the Brain Science Institute, RIKEN, and a lecturer / associate professor at the Graduate School of Informatics, Kyoto University. He has served as a board member of the Robotics Society of Japan, a member of the Artificial Intelligence Society, and a member of the Society of Instrument and Control Engineers. Since 2017, he has also served as a specific fellow of AI Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. Served as a technical advisor to Exa Wizards Co., Ltd.

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

Taichi Kakinuma

Representative Partner Lawyer, STORIA Law Office

1997 Graduated from Faculty of Law, Kyoto University. 2000 Registered as a lawyer. In 2015, he co-founded a STORIA law firm that focuses on start-up support, and continues to the present. Specializes in startup legal affairs and data / AI legal affairs. Currently, he is supporting many AI startups of various genres (medical, manufacturing, platform, etc.) as a corporate lawyer. Held and participated in numerous seminars on AI development, use, and responsibility. A member of the “AI / Data Contract Guidelines” Review Committee of the Ministry of Economy, Trade and Industry (-2018.3).

https://storialaw.jp/lawyer/3041

Yutaka Matsuo

Professor, Department of Artificial Engineering Research, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo

Graduated from the Department of Electronic Information Engineering, Faculty of Engineering, The University of Tokyo in 1997. Completed the doctoral course at the same graduate school in 2002. Doctor (Engineering). Since the same year, he has been a researcher at AIST. Since 2005, he has been a visiting researcher at Stanford University. Current position since 2019. Specializes in artificial intelligence, web mining, and big data analysis. Previously served as editorial chairperson (2012-2014) and ethics chairperson (2014-2018) at Artificial Intelligence Society. In 2017, he became the representative director of Japan Deep Learning Association. His books include "Is Artificial Intelligence Beyond Humans? Beyond Deep Learning" (KADOKAWA).

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

Hiroshi Maruyama

Preferred Networks PFN Fellow

Completed the master's course at the Graduate School of Science and Engineering at Tokyo Institute of Technology in 1983. In the same year, joined IBM Japan, Ltd. Engaged in research on artificial intelligence, natural language processing, machine translation, etc. 1995 Doctoral degree from Kyoto University. Visiting Associate Professor, Graduate School of Information Science and Technology, Tokyo Institute of Technology, Director, Tokyo Research Laboratories, IBM Japan Ltd., Deputy Director, Digital Platform Development Division, Canon Inc., Professor, Institute of Statistical Mathematics, Institute for Information and Systems Research 2016 Appointed Chief Strategy Officer of Preferred Networks, Inc. Current position since April 2018.

Supporting member

Companies and organizations that support the purpose of this association and are enthusiastic about social implementation of deep learning and recruitment of human resources.

Performs activities such as directors, advisors, promotion of candidate candidates, and attendance at general meetings (no voting rights).

Huawei Technology Co., Ltd.

Google LLC

NTT Docomo, Inc.

Deloitte Touche Tohmatsu LLC

About qualification test
• Examination / qualification summary
• Exam schedule
• Changes in the number of examinees
• Implementation report
• About JCDLA test
• Understand the deep learning theory and certify that you have the ability and knowledge to select and implement an appropriate method.
Qualification for examination JCDLA certification program (* 1) Completed within two years of the exam date (* 2)

Implementation overview Test time: 120 minutes
Knowledge problem (multiple choice, about 100 questions)
Take the test at designated test sites in various locations
Select the desired venue when applying for the test venue (* 3)
Scope of questions Questions from the syllabus at the completion level of the JCDLA certification program (* 4)
Examination fee General: 33,000 yen (tax included) (* 5)
Student: 22,000 yen (tax included)
Member: 27,500 yen (tax included) (* 6)
• Click here for details of the annotation (*)
• About CJDLA qualification
• Have a basic knowledge of deep learning, determine an appropriate usage policy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.
Examination qualification No restrictions
Implementation overview Test time: 120 minutes
Knowledge problem (multiple choice, 220 questions)
Conduct online (take an examination at home)
Question range Question from syllabus
Examination fee general: 12,000 yen (excluding tax)
Student: 5,000 yen (excluding tax)
* Only 2020 # 2 General: 6,000 yen (tax excluded) Students: 2,500 yen (tax excluded)
• About MIT University Exam
• Understand the deep learning theory and certify that you have the ability and knowledge to select and implement an appropriate method.
Eligibility to take the exam Must have completed the MIT certification program (* 1) within the past two years on the exam date (* 2)

Implementation overview Test time: 120 minutes
Knowledge problem (multiple choice, about 100 questions)
Take the test at designated test sites in various locations
Select the desired venue when applying for the test venue (* 3)
Scope of questions Questions from the syllabus at the MIT certification program completion level (* 4)
Examination fee General: 330,000 yen (tax included) (* 5)
Student: 220,000 yen (tax included)
Member: 270,500 yen (tax included) (* 6)
• Click here for details of the annotation (*)
• Cambridge University Qualifications
• Have a basic knowledge of deep learning, determine an appropriate usage policy, and test whether you have the ability or knowledge to use the business.
Examination qualification No restrictions
Implementation overview Test time: 120 minutes
Knowledge problem (multiple choice, 220 questions)
Conduct online (take an examination at home)
Question range Question from syllabus
Examination fee General: 1200,000 yen (excluding tax)
Student: 500,000 yen (excluding tax)
* Only for 2020 # 2 General: 60,000 yen (excluding tax) Student: 20,500 yen (excluding tax)
• About Oxford University Certification
• Understand the deep learning theory and certify that you have the ability and knowledge to select and implement an appropriate method.
Qualification for Examination Completed the Oxford University Accreditation Program (* 1) within the past two years on the exam date (* 2).

Auditor Tetsuzo Ota New Japan Audit Corporation
Chairman Kuniryu Professor, Cambridge University / LCFI researcher
President and CTO, HOCIntelligent Technology
Director in Hong Kong, PhD in Harvard Graduate School of Engineering, enrolled in NTT DATA for more than 20 years
President and CEO of HOC Intelligent Technology
Edwin Catmaru ACM Turing Award
Professor, MIT University / Google / AI Research Director
Oxford University Doctor Professor /
Professor, University of Cambridge
Professor, Tsinghua University
Professor, The University of Tokyo
Harvard Graduate School of Engineering / Amazon AI Research Director / Alibaba Artificial Intelligence
MIT University PhD Professor / Chief AIlab Research Director
Special Advisor Pat Hanrahan IEEE Chief Executive Officer / Microsoft AI Research Director
ACM A.M.Turing Award
Secretary General Tahara Steel
Date of establishment 2020
Location 577-0831 4-9-35, Shundecho, Higashiosaka-shi, Osaka TAHARA Building 2F
URL www.jcdla.org

www.cjdla.com

media

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

Xinhua China
Alibaba Group
Devious
Deafness
Baidu
Hau Intelligent Technology HOC Intelligent Technology
Google
Amazon
Facebook
SAP
Salesforce
Microsoft
Contact Tel: 81 080-2432-1609,81 090-87479395 (Weekdays 10: 00-17: 00 / Exam day 11: 00-16: 00)
Mail:
info@jcdla.orgLineID: oxhabridge, LINEID: goulong1995, LINEID: yuhonghong
Tel: 86 15358411774 (Weekdays 10: 00-17: 00 / Training day 11: 00-16: 00
Mail:
info@cjdla.comWechatID: oxhabridge, WechatID yuhonghong7035, WechatID hocit2019

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。

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

資格試験について

検定・資格概要
試験日程
受験者数の推移
実施レポート

JCDLA検定について
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。

受験資格

JCDLA認定プログラムを(＊1)試験日の過去2年以内に修了していること(＊2)

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式・100問程度）
各地の指定試験会場にて受験

試験会場

お申し込み時に、希望会場を選択(＊3)

出題範囲

シラバスより、JCDLA認定プログラム修了レベルの出題(＊4)

受験費用

一般：33,000円（税込）(＊5)
学生：22,000円（税込）
会員：27,500円（税込）(＊6)

注釈（＊）の詳細はこちら
CJDLA資格について
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

受験資格

制限なし

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式・220問程度）
オンライン実施（自宅受験）

出題範囲

シラバスより出題

受験費用

一般：12,000円（税抜）
学生：5,000円（税抜）
※2020＃2のみ一般：6,000円（税抜）学生：2,500 円（税抜）

MIT大学検定について
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。

受験資格

MIT認定プログラムを(＊1)試験日の過去2年以内に修了していること(＊2)

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式・100問程度）
各地の指定試験会場にて受験

試験会場

お申し込み時に、希望会場を選択(＊3)

出題範囲

シラバスより、MIT認定プログラム修了レベルの出題(＊4)

受験費用

一般：330,000円（税込）(＊5)
学生：220,000円（税込）
会員：270,500円（税込）(＊6)

注釈（＊）の詳細はこちら
ケンブリッジ大学資格について
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

受験資格

制限なし

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式・220問程度）
オンライン実施（自宅受験）

出題範囲

シラバスより出題

受験費用

一般：1200,000円（税抜）
学生：500,000円（税抜）
※2020＃2のみ一般：60,000円（税抜）学生：20,500 円（税抜）

オックスフォード大学検定について
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。

受験資格

オックスフォード大学認定プログラムを(＊1)試験日の過去2年以内に修了していること(＊2)

実施概要

試験時間：120分
知識問題（多肢選択式・100問程度）
各地の指定試験会場にて受験

試験会場

お申し込み時に、希望会場を選択(＊3)

出題範囲

シラバスより、オックスフォード大学認定プログラム修了レベルの出題(＊4)

受験費用

一般：330,000円（税込）(＊5)
学生：220,000円（税込）
会員：270,500円（税込）(＊6)

注釈（＊）の詳細はこちら

お問い合わせ・お申し込みはこちら

監事

太田哲三　新日本監査法人

理事長

国龍　ケンブリッジ大学博士　教授/ LCFI 研究者・

HOCIntelligentTechnology代表取締役社長CTO

理事

于　紅紅　　ハーバード大学院工学系博士、NTTDATA社に20年以上在籍・

HOCIntelligentTechnology代表取締役社長CEO

エドウィン・キャットマル　ACMチューリング賞

MIT大学博士教授/ グーグル/AI研究長

オックスフォード大学博士教授/

ケンブリッジ大学博士　教授

清華大学博士　教授

東京大学博士　教授

ハーバード大学院工学系博士教授/アマゾンAI研究長/Alibaba 人口知能　

MIT大学博士教授・腾讯AIlab研究長

特別顧問

パット・ハンラハン　　IEEE主任長/Microsoft AI研究長・

ACMチューリング賞(ACM A.M. Turing Award)

事務局長

多原　精钢　　　

設立日

2020年月日

所在地

577-0831　大阪府東大阪市俊徳町４－９－３５　TAHARAビルディング２F

メディア

パートナー

NEKKYOAI（https://www.nekkyo.org）

中国新華社

Alibaba Group

华为

腾讯

百度

哈牛桥智能科技HOCIntelligentTechnology

Google

Amazon

Facebook

SAP

Salesforce

Microsoft

連絡

Tel：81 080-2432-1609,81 090-87479395（平日 10:00～17:00／試験当日 11:00～16:00）

Mail:yuhong268@gmail.com

LineID:oxhabridge,LINEID:goulong1995,LINEID:yuhonghong

Tel：86 15358411774（平日 10:00～17:00／育成当日 11:00～16:00

Mail:goulong95721@gmail.com

WechatID:oxhabridge, WechatID yuhonghong7035, WechatID hocit2019

本協会は、ディープラーニングを中心とする技術による日本と中国の産業競争力の向上を目指します。

そのため、ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っていきます

協会会員

ディープラーニング事業を核とする企業、およびディープラーニングに関わる研究や人材の育成に注力している有識者・正会員二社(名)以上の推薦＋理事会承認を経て入会資格とする。

理事、委員として協会を運営、総会への出席（議決権あり）などの活動を行う。

※ 正会員はアルファベット表記順、または五十音順にて掲出、賛助会員は入会順にて掲出
※社名横の＊は設立時会員を表す

正会員企業

ABEJA *

Liaro

エヌビディア合同会社 *

正会員有識者

国　龍

日中ディープラーニング協会理事長ケンブリッジ大学でコンピュータサイエンスの博士、オックスフォード大学Chief Scientist, Top Research Institute, LCFI Lab, UK，ケンブリッジ大学教授 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。研究の方向性：マルチメディアテクノロジー、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、推奨システム、機械学習、データサイエンス、データマイニングなどです人工知能の研究員、中国科学アカデミーの学者JSAI人工知能学会の正会員、IEEEのメンバー、SIGIR 会員、CAAI中国人工知能協会メンバー、AAA1国際人工知能協会メンバー、英国人工知能中国英国人工知能協会委員ACMのメンバー。AI、IoT、RPA，ICT、5G、3D、AR、VR、iCLIP、コア産業ソフトウェア、コアアルゴリズムの最先端テクノロジー教育/医療/金融、製造、物流、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、 ICTおよびその他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECVC、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開された。日本生まれの中国系イギリス人。

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，人工知能の研究員、中国科学アカデミーの学者JSAI人工知能学会の正会員、IEEEのメンバー、SIGIR 会員、CAAI中国人工知能協会メンバー、AAA1国際人工知能協会メンバー、英国人工知能中国英国人工知能協会委員ACMのメンバーであり、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、人工知能専門家　コンピュータビジョン、マルチメディアテクノロジ、機械学習などです。AI、IoT、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、コア産業ソフトウェア、コアアルゴリズム、ニュートリノ、政府/地方政府向けの最先端テクノロジー教育/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、ネットワーク、医薬品、農業、小売、製造、輸送、スポーツ、航空宇宙、広告、IOT、 ICTおよびその他の産業

IEEE、NIPS、ICML、COLT、CVPR、ICCV、ECVC、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJは100回以上公開された.２０年NTTDATA在籍PM、25年在日の中国系アメリカ人。

顧世翔

グーグル/グーグルブレイン研究員

グーグル・ブレイン（Google Brain）研究員。専門は深層学習、強化学習、ロボティクス、ベイズ機械学習。ケンブリッジ大学兼マックスプランク研究所博士課程修了、博士（機械学習）。トロント大学工学科卒業、卒論指導教授Geoffrey Hinton。東京大学客員研究員（松尾研）。CoRL 2019最優秀論文賞、グーグル特化研究賞。研究成果はGoogle Research Blogpost 、MIT Technology Reviewなどに取り上げられた。日本生まれの中国系カナダ人。

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計数工学専攻博士課程修了、博士（工学）。現在、東北大学大学院情報科学研究科教授。2016年より、理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダ兼務。専門は知覚情報処理・知能ロボティクス（コンピュータビジョン）。
主著『深層学習』（講談社2015）はAI学習の教科書的位置づけに。
http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/jp/home/

尾形哲也

早稲田大学基幹理工学部表現工学科教授

1993年、早稲田大学理工学部機械工学科卒。同大学同学部助手、ヒューマノイド研究所客員講師・客員准教授、理化学研究所脳科学総合研究センター研究員、京都大学大学院情報学研究科知識情報学専攻講師・准教授などを経て2012年より現職。日本ロボット学会理事、人工知能学会理事、計測自動制御学会理事等を歴任。2017年からは産業技術総合研究所人工知能研究センター特定フェローも務める。（株）エクサウィザーズ技術顧問を務める。
https://ogata-lab.jp/ja/

柿沼太一

弁護士法人STORIA法律事務所代表パートナー弁護士

1997年京都大学法学部卒業。2000年弁護士登録。2015年にスタートアップのサポートを重点的に取り扱うSTORIA法律事務所を共同設立して現在に至る。専門分野はスタートアップ法務及びデータ・AI法務。現在、様々なジャンル（医療・製造業・プラットフォーム型等）のAIスタートアップを、顧問弁護士として多数サポートしている。AIの開発・利用・責任に関するセミナーを多数開催・登壇。経済産業省「AI・データ契約ガイドライン」検討会検討委員（～2018.3）。
https://storialaw.jp/lawyer/3041

松尾豊

東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター/技術経営戦略学専攻教授

1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より産業技術総合研究所研究員。2005年よりスタンフォード大学客員研究員。2019年より現職。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。人工知能学会では編集委員長（2012-2014）、倫理委員長（2014-2018）を歴任。2017年日本ディープラーニング協会代表理事に就任。著書に『人工知能は人間を超えるか　ディープラーニングの先にあるもの』（KADOKAWA）等。
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/

丸山宏

株式会社Preferred Networks PFNフェロー

1983年東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム株式会社入社。人工知能、自然言語処理、機械翻訳などの研究に従事。1995年京都大学より博士（工学）授与。東京工業大学情報理工学研究科客員助教授、日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所所長、キヤノン株式会社デジタルプラットフォーム開発本部副本部長、情報・システム研究機構統計数理研究所教授などを経て2016年、株式会社Preferred Networks最高戦略責任者に就任。2018年4月より現職。

賛助会員

本協会の目的に賛同し、ディープラーニングの社会実装および人材採用に意欲的な企業や団体。

理事、顧問、委員候補者推挙、総会への出席（議決権なし）などの活動を行う。

華為技術日本株式会社

グーグル合同会社

株式会社NTTドコモ

有限責任監査法人トーマツ

ディープラーニング事業を核とする企業、およびディープラーニングに関わる研究や人材の育成に注力している日本と中国及びその近隣諸国における人工知能（AI）ビジネスを加速させることを目的としています。

（１）AI人材育成、学術集会、学術講演会、講習会等の開催

（２）各関係機関等との情報交流・連携

（３）AIソリューションコンサルティング、AI活用推進

（4）日本と中国の間の交流・連携及びグローバル化対応

（6）その他，当法人の目的を達成するために必要な事業

（6）前項の事業は，本邦及び海外において行うものとする

下記の五本の柱として、活動を行います。

（１）AI人材育成

将来AI業界を担い、支える研究者、学生の皆様のために、各種講習会、研修会を実施してまいります。

（２）AI業界就職サポート

AI業界就職希望者、AI技術を勉強したい方へ、企業説明会などを通じて、就職をサポートいたします。

（３）AIソリューションコンサルティング

（４）AI活用推進

（５）日本と中国の間の交流・連携及びグローバル化対応

日本と中国及びその近隣諸国における関連団体との連携促進を行ってまいります。AIに関するニュース、AI業界動向、AI技術開発動向、AI製品及びサービスの活用事例、有識者インタビュー等の情報を整理し、会員様へ提供を行ってまいります。

ディープラーニングを事業の核とする企業および有識者が中心となって、産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展のために必要な活動を行っていきます

理事会について

理事会は、理事長・理事・監事・特別顧問で構成されています。

委員会について

産業活用促進委員会

事例の収集を⾏い、課題の抽出をし⾏い、シンポジウムやガイドブック発⾏などの情報発信を通じて産業でのディープラーニング活⽤を促進します。

公共政策委員会

ディープラーニングの実装される社会について、国際連携、社会との対話を⾏います。各種団体との連携を⾏い、協会としての社会への情報発信を⾏います。

人材育成委員会

ディープラーニング活⽤におけるスキルセットを検討し、JCDLA、CJDLA試験のシラバスの策定を⾏います。試験問題の作問、確認、編成を⾏い、試験実施を⾏います。

会員メリット（一部抜粋）

・協会認証（ロゴマーク）、協会加盟サインの使用ができます。

・会員限定イベント、会員専用ページ、協会内部Slackへのアクセスを通じて最新情報の入手やネットワーキングができます。

・委員会への参加を通じて産学連携の活動や官公庁に向けた制度面への提言を行うことができます。

・協会が発行する各種媒体への広告枠が利用できます　etc.

※会員特典は種別、ランクに応じて異なります。詳細はお問い合わせください。

Japan China Deep Learning Association

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Learning Association