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欧洲杯外围盘口_欧洲杯滚球平台-投注|官网４年度履修証明プログラム「データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座」を開設します。

印刷用ページを表示する 2022年7月27日更新

広島キャンパス地域連携センター履修証明プログラムのご案内

欧洲杯外围盘口_欧洲杯滚球平台-投注|官网4年度に開設する履修証明プログラムは次のとおりです。

	プログラムの名称	開設場所	開設期間
１	データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座	広島キャンパス	開始：2022年 8月22日終了：2022年 10月15日

受講を志望される方は，下記のプログラムの内容，申請方法等を参照のうえ，申請してください。

※e-learningの受講方法等については8月中旬頃にご案内します。

　データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座

リーフレットはこちら　「データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座」リーフレット [PDFファイル／956KB]

履修証明プログラム　広島

プログラム「データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座」の概要

プログラムの概要
プログムの名称	データサイエンス?IoT?AI利活用能力育成講座
開設部局	地域創生学部　地域創生学科　地域産業コース（情報分野）
目的及び内容等	この講座は，第４次産業革命によってより著しくとなった「モノやカネ」から「データとヒト」への価値のシフトを牽引するコア技術のIoTやビックデータ，データサイエンスおよびAIの基礎を理解し，これらの利活用で新たな価値を創出するデータサイエンス?AI活用人材を育成する。具体的には，データハンドリング，可視化，分析，AI等による課題解決の際に使用される言語であるRやPythonなどの基礎プログラミングをハンズオン形式で学びながら，データサイエンスとAIの基礎知識と技能を修得する。次に，受講者それぞれが持ち寄る，本プログラムで修得した基礎技能で解決したい課題に対してPBL形式の演習で取り組み実践的な利活用能力を育成する。更に，データサイエンス?IoT?AIに関する連続講座を通じて，活用事例を幅広く学び，今後の課題発見のための視点を養う。本プログラム受講者の履修を証明することで，現在，IoT化が急速に進む地域産業界での自社内データサイエンス?AI利活用人材の育成に貢献できる。
履修資格	高等学校を卒業した者またはこれと同等以上の学力を有する者
募集定員	10名
実施体制	公開講座(3種類：ハンズオン，PBL，連続講座)でプログラムを構成する．それぞれの担当者は次の通り(◎責任者，?副責任者)． ?公開講座講師：◎岡部，?冨田，他情報分野の教員2名 ?連続講座担当：◎冨田，○岡部，他情報分野の教員12名
総時間数	60時間
修了要件	以下の２つの条件を満たす場合に，本プログラムを修了したと判定する (1)公開講座：全講座への出席 (2)PBL型講座における成果発表
単位授与の目安	公開講座：全講座（60時間）への出席。
プログラム申込料	申込料　30,800円（税込）内訳）公開講座(1) 7,200円（税込）公開講座(2) 6,200円（税込）　　　公開講座(3) 7,200円（税込）公開講座(4) 10,200円（税込） ※但し，公開講座(1)のe-learningの受講料は改めて受講者の個人負担。 ※各回での申込も可能。

開講科目等
講座名	授業形態	全時間数	開講部局	担当教員（所属）
公開講座「データサイエンス?IoT?AI入門講座」	講義，演習	12時間	地域産業（情報分野）	岡部（地域産業?情報分野）冨田（地域産業?情報分野）地域産業コース情報分野教員他2名
公開講座「事例ベースで修得するデータサイエンス?IoT?AI利活用基礎講座」	講義，演習	10時間	地域産業（情報分野）	岡部（地域産業?情報分野）冨田（地域産業?情報分野）
公開講座「身の回りの課題を解決するPBLベース?実践データサイエンス?IoT ?AI講座」	講義，演習	12時間	地域産業（情報分野）	岡部（地域産業?情報分野）冨田（地域産業?情報分野）地域産業コース情報分野教員他2名
公開講座「データサイエンス?IoT?AI活用連続講座」	講義	26時間	地域産業（情報分野）	地域産業コース（情報分野）全教員

(1)公開講座「データサイエンス?IoT?AI入門講座」

8月22日（月曜日）までに，指定のe-Learning教材で事前学習

※e-learningの受講方法等については8月中旬頃にご案内します。

(1) みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習【2022年最新版】

https://www.udemy.com/course/learning-ai/

(2) Rではじめる統計基礎講座

https://www.udemy.com/course/r-statistics/

※ e-Learningの受講料は受講者の個人負担となります。（各自でUdemyアカウントを作成）

(2)公開講座「事例ベースで修得するデータサイエンス?IoT?AI利活用基礎講座」

(1) 8月22日（月曜日）18時～20時「e-Learning教材フォローアップ」「公開講座(2)～(4)ガイダンス」

(2) 8月23日（火曜日）18時～20時「教師あり学習：分類問題」

(3) 8月24日（水曜日）18時～20時「データの前処理とモデルの性能評価」

(4) 8月25日（木曜日）18時～20時「Rによる回帰分析 - 入門編」

(5) 8月26日（金曜日）18時～20時「Rによる回帰分析 - 応用編」

(3)公開講座「身の回りの課題を解決するPBLベース?実践データサイエンス?IoT?AI講座」

(1) 8月27日（土曜日）10時～12時「受講者による課題と持ってくるデータの説明」「分析方針相談」

　　　　　　　　 13時～17時「PBL演習1」

(2) 8月28日（日曜日）10時～12時「PBL演習2」

　　　　　　　　 13時～17時「分析結果をまとめて発表資料の作成」「受講者による成果発表」

(4)公開講座「データサイエンス?IoT?AI活用連続講座」

(3)の公開講座を受講後１ヶ月程度の期間でオンデマンド教材を視聴をする。

※履修証明書発行の為には26時間分（13テーマ）受講が必要です。

テーマリスト（1テーマ2時間）

講師	テーマ
市村匠	深層学習のデータの作り方
宇野健	AIとプログラミング
岡部正幸	人工知能(AI)と説明可能なAI
小川仁士	情報環境システムの構築と評価について
折本寿子	ベイズ統計学でAI(人工知能)入門
佐々木宣介	ゲームをプレイするAIのアルゴリズム入門
重丸伸二	システム制御理論入門
重安哲也	コンテンツ指向型データ配信ネットワークの概要と実現に向けた課題
肖業貴	作った音を流して有害な音を消せるか
陳金輝	生成ニューラルネットワークによる深層学習
陳春祥	インターネットのトラフィック制御の仕組み
冨田哲治	GISデータに対する回帰分析の応用
韓虎剛	主成分分析
広谷大助	製造業におけるインダストリー4.0とその研究