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【締切間近】令和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

令和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
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

 

申込締切

令和4年8月1日(月曜日) (※郵送書類については,消印有効)

申込方法

下記リンク先の申込フォームからお申し込みください。

受講申込

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。

 問合先・書類郵送先

   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

 

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