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澳门皇冠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 |
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。
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]
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
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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 |
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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 |
澳门皇冠4年8月1日(月曜日) (※郵送書類については,消印有効)
下記リンク先の申込フォームからお申し込みください。
申込フォーム入力後,以下(1)~(3)の3点を,書類郵送先へお送りください。
(1)【本学様式】履修証明プログラム履修許可願 [PDFファイル/114KB]
(2)【様式自由】履歴書
(3)受講資格を証明するもの(最終卒業学校の卒業証明書)
必要書類の本学への到着をもって受講申し込みを受理します。
申し込み後,メールで振込案内をお送りします。
パソコンからのメール(@pu-hiroshima.ac.jp)が受け取れるよう設定しておいてください。
※書類および入金確認後に,受講決定案内をお送りします。
※書類送付の際,封筒に「履修証明プログラム申込書在中」と朱書きください。
県立広島大学地域連携センター
〒734-8558 広島市南区宇品東1-1-71
Tel 082-251-9534(直通)、E-mail kouza@pu-hiroshima.ac.jp