国立大学法人 豊橋技術科学大学 2024年度 社会人向け実践教育プログラム

先端データサイエンス実践コース
オンライン講座 ※一部ハイブリッド開催【日 程】 2024年10月2日(水) ～ 2025年2月5日（水） 全時間 ６３時間
（オンデマンド講義自習 48時間＋オンラインライブ講義 10回 15時間）※原則ご自身のPCから接続いただくオンライン講座となります。
（①ガイダンス及び⑤講義は対面＋オンラインのハイブリッド開催）
今日、コンピュータおよびその周辺技術の急速な進展により、膨大なデータを取得、生成することが可能な時代になりました。このビッグデータの中に埋もれた有用な情報を取り出し、活用するためにはデータサイエンスの基礎理論から実践的ノウハウまで広く理解しておく必要があります。豊橋技術科学大学は、開学以来、「技術」を「科学」で裏付けし、そこから新しい技術を創造する技術科学の教育・研究を使命としています。とくに、本学の情報・知能工学系において、これまで様々なデータサイエンスの応用分野で教育・研究を行ってきた実績があります。本コースでは、統計学や機械学習などのデータサイエンスの基礎理論から、機械学習・ディープラーニングの実践応用まで学ぶことができます。
今年度は裏面プログラムの内容でオンラインで開催いたします。多くの方々にご参加いただきたくご案内申し上げます。

【内 容】1 ) 統計学・機械学習基礎2 ) Pythonの基礎3 ) 数値計算とデータ処理・可視化 4 ) 機械学習実践入門5 ) ニューラルネットワークの数学6 ) ニュートラルネットワークの実装
7 ) 画像処理とディープラーニング8 ) 時系列処理とディープラーニング9 ) 自然言語処理とディープラーニング
以上のオンデマンド講義コンテンツの自習、及び対応する科目ごとにオンライン授業（ガイダンスとQ&A)を行います。
詳細については、「先端データサイエンス実践コース 開講スケジュール」（チラシ裏面）をご確認ください。各講義ではそれ以前に行う講義の内容を理解されているとして進行します。

【自習教材】 本学と株式会社キカガクの共同開発の教材（テキスト及びビデオ講習）によりオンライン自習を進めていただきます。本学の学生に分かりやすいと定評のある教材です。
【対象者】

一般の技術者（大学理工系学部卒業程度以上が望ましい）（大学レベルの数学(解析学、線形代数)の学習経験、 １ヵ月程度以上のプログラミング経験)【講 師】

原田准教授、金澤准教授、後藤教授【定 員】

10名程度（定員になり次第締め切らせていただきます）【受講料】

15,000円（税込）/１名※【教材費】

100,000円（税込）/１名※ （税抜:90,910円 税額:9,090円）

原田准教授

金澤准教授

後藤教授

※受講料、教材費は事前に銀行振込みいただきます。別途ご連絡いたします。
【申込期限】 2024年9月10日（火）まで【申込方法】 以下URL にアクセスし、必要事項を入力のうえ、お申し込みください。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf6vX8lBQ569Pj5MkZlmmQ3Y_mLuRfBxfmynQoHbzdKrTkeg/viewform?vc=0&c=0&w=1&flr=0&usp=mail_form_link
申込みはこちらから

主催：豊橋技術科学大学
共催：豊橋技術科学大学

IT活用教育センター
情報・知能工学系、社会連携推進センター

2024年度 先端データサイエンス実践コース 開講スケジュール回日①

10/2（水）※※ハイブリッド開催

接続13:00～13:10
13:10～15:00

10/2～10/15

各自オンデマンド自習：6H

10/16（水）接続13:00～13:10
13:10～14:30

10/17～10/30

各自オンデマンド自習：6H

10/30（水）接続13:00～13:10
13:10～14:30

②③

④⑤

⑥⑦

⑧

⑨

⑩

程

時間

10/31～11/12

各自オンデマンド自習：6H

11/13（水）接続13:00～13:10
13:10～14:30

11/14～11/26

各自オンデマンド自習：6H

11/27（水）※※ハイブリッド開催

接続13:00～13:10
13:10～15:00

11/28～12/10

各自オンデマンド自習：3H

12/11（水）接続13:00～13:10
13:10～14:30

12/12～12/24

各自オンデマンド自習：4.5H

12/25（水）接続13:00～13:1013:10～14:30

12/26～1/7

各自オンデマンド自習：4.5H

1/8（水）

接続13:00～13:10
13:10～14:30

1/9～1/21

各自オンデマンド自習：6H

1/22（水）

接続13:00～13:10
13:10～14:30

1/23～2/4

各自オンデマンド自習：6H

2/5（水）

接続13:00～13:10
13:10～14:30

タ イ ト ル
ガイダンス

概要

各科目のガイダンス講師

後藤仁志 原田耕治
金澤 靖

機械学習・ﾊﾟﾀｰﾝ認識論
統計学
・機械学習基礎

Pythonの基礎

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A
データ構造,制御構造,関数,クラス (TKBasic007-009)
ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A

数値計算とデータ処理・可視化

numpyによる数値計算,pandasによるデータ処理
matplotlibによるデータ可視化(TKBasic004-006, 010, 011)

金澤 靖
情報・知能工学系

原田耕治
IT活用教育センター原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A

機械学習実践
入門

scikit-learnによる教師あり/教師なし学習の実装(TKBasic012-015)

原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A

ニューラルネットワークの数学

ニューラルネットワークの実装

ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸの基礎(TKAdvance001,002)
ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A
ニューラルネットワークによる回帰・分類問題(TKAdvance003,004)

原田耕治
IT活用教育センター

原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A

画像処理とディープラーニング

時系列処理とディープラーニ
ング

自然言語処理とディープラーニング

畳込みﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸの基礎と応用（TKAdvance005,006)

原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A

再帰型ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸの基礎と応用（TKAdvance007,008)

原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A
自然言語処理の基礎と応用（TKAdvance009,
010)

原田耕治
IT活用教育センター

ﾗｲﾌﾞ授業:上記講義のQ&A※１ 本研修コースの自習教材として株式会社キカガクの教材のうち、以下の単元を利用いただきます。
①TK Basic 004～015 ②TK Advance 001～010 テキスト及びビデオ※２ 各単元ごとに演習があり提出いただきます。 自習実績、ライブ授業参加、演習の提出状況により、ご希望される方に修了証を授与いたします。
※３ ①10/2 及び⑤11/27はガイダンスあるいは講義終了後に、受講者の皆様と講師との交流を予定しております。別途ご案内します。