（申請書）
職業実践力育成プログラム（ＢＰ）への申請について
令和5年10月2日

文部科学大臣殿

北九州市立大学学長
柳井 雅人（公印省略）

下記の課程を職業実践力育成プログラムに申請します。

課程名： everiPro 産業DXリスキリングプログラム1

（様式１）
職業実践力育成プログラム（ＢＰ）への申請について

北九州市立大学

①学校名：
③課程名：

everiPro 産業DXリスキリングプログラム
副学長 上江洲 一也⑥責任者：⑨申請する課程の目的・概要：④正規課程／
履修証明プログラム：

履修証明プログラム
33名

⑦定員：

⑤開設年月日： 令和4年10月1日

⑧期間：

6ヶ月

everiProは、DX推進を担うビジネスパーソン向けのテクノロジを中心としたリカレント教育プログラムである。
北九州市立大学、九州工業大学、熊本大学、宮崎大学、広島市立大学が連携してプログラムを提供している。
デジタルリテラシーの領域から網羅し、プログラミング、AI、IoTといったテクノロジを中心に「使うIT」と「創るIT」を学び、業務やサービスのDX化を実装する技術と手法を習得する。

⑩１０テーマへの 地方創生(地域活性化)、中小企業活性化、DX(AI・IoT等)
該当⑫対象とする職
業の種類：

福岡県北九州市小倉南区４丁目２−１

大学（公立） ②所在地：⑪履修資格：

大学、短期大学を卒業した者又は大学、短期大学を卒業した者と同等以上の学力があると認められる者

生産性向上を目指す企業（主に製造業）の技術者・管理職・経営者、DX推進を担う技術者・技術寄り一般職・管理職・経営者、IT関連業務に従事する者、キャリアチェンジし地方就職を目指す技術者、リタイア後に再就職を目指す者等（身に付けられる知識、技術、技能）（得られる能力）・現在の業務の何がDX化できるか、どんなサービスがDX化できるかを考えられる能力と実践する能力
・DX化推進に必要となるITリテラシー、デジタルリテラシー、DXの考え ・言語処理系におけるAIを実装し、実務で活用する能方に関する知識力⑬身に付けること ・言語処理系をモデルとしたAIを実装する技術と、プロンプトエンジニア ・プロンプトエンジニアリングで生成系AIを実務（プログラミングを含む）で活用する能力のできる能力： リングによるAIの実務活用知識・技術
・ハードウェアプログラミング技術と、IoTデバイスの実装、クラウドを活 ・IoTシステムをデバイスから自作し製造現場で試行・用した実践的なIoTシステムを構築する知識・技術
改善し運用していく能力
・画像処理とAI技術による自動検出システムを構築し、AI学習運用を実 ・画像認識を活用して（例えば）工場ラインの部分的現する知識・技術
自動化（効率化）を実現する能力
・課題を見つけAIやIoTを活用して問題解決を図ろうとする思考能力ITパスポートのテクノロジ領域に準ずる基本的な情報処理に関する知識、Pythonプログラミング、DXに有用な様々なツール（Google等コラボツール）、論理回路などの基本的な知識・スキルを習得する（12〜24時間）
AIで画像や言語を処理するための基本的な知識として、画像処理や機械学習、統計学の知識を習得する。また、ハードウェア
プログラミング（HDL）のスキルを習得する（12〜24時間）⑭教育課程：
最後に産業DXラボ科目（24時間）により、センサーデバイスから収集したデータ活用、AIによる不良検出のための学習、生成系AIの活用等について実践を行いつつ、どのような課題解決を図れるか、カイゼンを図れるかについて講師・受講者間で議論を行い、実際に現場をDX化する能力を身につける。
⑮修了要件（修了 60時間以上の履修及び産業DXラボ科目の履修
授業時数等）：⑯修了時に付与される学位・資格等：⑰総授業時数：

準IoTアーキテクト、準IoTエンジニア、履修証明書付与⑱要件該当
該当 企業等・双方 ⑲要件該当授業時数
120／総授業時数：
授業時数：
要件 向・実務家
小テストの成績、提出課題の内容、産業DXラボでの演習実績・プレゼン内容から評価
216

時間

56 ％

⑳成績評価の方法：連携大学で構成する「プログラム専門委員会」において、本プログラムの成果を取りまとめ、各地域の産業界の有識者で構成㉑自己点検・評価 する「プログラム評価委員会」にて協議・成果検証を行うとともに「学校教育法第109条第１項に定める評価を実施し、結果をの方法：
everiProのWEBサイト（ https://everipro.jp/ ）等で公表する。
修了者および修了者の所属する企業にヒアリングし、求めに応じて履修後フォローアッププログラムを実施し、その結果をプロ㉒修了者の状況にグラム専門委員会にて協議し効果を検証する。また、検証結果はプログラムにフィードバックする。
係る効果検証の方
法：（教育課程の編成）
以下の内容に応じてプログラムの編成を行う。
・各地域の産業界の有識者で構成する「プログラム評価委員会」にて、地域における市場動向や人材ニーズに関する意見集約を行る。
㉓企業等の意見 ・修了者および修了者の所属する企業にヒアリングし、求めに応じて履修後フォローアッププログラムを実施し、その結果をプを取り入れる仕組 ログラム専門委員会にて協議し効果を検証する。
み：（自己点検・評価）連携大学で構成する「プログラム専門委員会」において、本プログラムの成果を取りまとめ、各地域の産業界の有識者で構成する「プログラム評価委員会」にて、地域における市場動向や人材ニーズを踏まえた協議・成果検証を行う。

・24時間いつでも自分のペースで学習できるVODを中心とした科目構成。
㉔社会人が受講 ・演習科目もオンラインにて職場や自宅から受講できる。日程は土曜日の開講を中心とする。
しやすい工夫：・科目別の履修を可能とし、リピート受講することで累積により修了認定を受けられる仕組み。
https://everipro.jp/㉕ホームページ：

事務担当者名：

田中

事務担当者
連絡先：

（電話番号）（担当係E-mail)（担当者E-mail)担当部署：

企画管理課 企画・研究支援係

093-695-3364
t-tanaka@kitakyu-u.ac.jp
kikaku@kitakyu-u.ac.jp＊パンフレット等の申請する課程の概要が掲載された資料を添付してください。
＊様式に記載いただいた内容と欄外の「※集計用データ（文部科学省使用）」に記載の内容が、一致しているかを必ずご確認ください。

2023/10/18 19:19

everiPro（産業DXリスキリングプログラム） – DX推進において全域で必要不可欠となるデジタルリテラシーの領域を網羅…

everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

What's "everi Pro"?
everiProとは？
everiProは、DX推進を担うビジネスパーソン向けのテクノロジを中心としたリカレント教育（学び直し）プログラムです。
デジタルリテラシーの領域から網羅し、基本的なデータの取り扱いから、デジタルツールの活用術、プログラミング、AI、IoTといった「使うIT」と「創るIT」を学び、業務やサービスのDX化を実装する技術と手法を学びます。

Program overview
プログラムの概要
コースには産業に特化した４つの履修モデルがあり、ITの初級者にも、経験者にも、それぞれに合った学び方ができます。

プライバシー - 利用規約

3
https://everipro.jp

1/6

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everiPro（産業DXリスキリングプログラム） – DX推進において全域で必要不可欠となるデジタルリテラシーの領域を網羅…

履修モデル一覧

科目一覧

このプログラムは北九州市立大学を始めとし、九州工業大学、熊本大学、宮崎大学、広島市立大学が連携して統合されたカリキュラムを提供しています。前身となるenPiT-everi（社会人向け高度情報教育プログラム）から培われたノウハウで、皆さまのDX人材へのリスキリングを支援します。

コースで受講する場合は、４つの履修モデルから１つを選択します。計60時間を学習します。しっかり学んでDX人材を目指す
方におすすめです。 １科目から受講することもできます。試しに受講してみたい方、興味のある分野が決まっている方におす
すめです。
トップ
Target

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ対象者
・社会人全般（現役世代のビジネスパーソン推奨）
・DXスキル、デジタルスキルを身につけたい方
全国どこからでもオンラインで受講できます。（一部を除く）
あなたに合った履修モデルを見てみませんか？

4
https://everipro.jp

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everiPro（産業DXリスキリングプログラム） – DX推進において全域で必要不可欠となるデジタルリテラシーの領域を網羅…

履修モデル一覧

Attend a lecture
受講方法
履修方法

コース履修（履修モデル）

科目別履修(1科目～)

開講期間

2023年10月～2024年3月(6か月間)(予定)

受講コマ数

40コマ(60時間)

受講形式

VOD形式 / 遠隔形式 / 対面形式(科目による)受講料

111,000円

22,200円/科目

定員

7〜12名/コース

原則無制限（科目による）8コマ(12時間)/1科目

受講には、PCとインターネット環境が必要です。
推奨スペック：メモリ8GB以上、SSDストレージ、マイク・カメラ付き、対面型のラボ科目を受講する方はノートPC推奨（実地に持ち込むため）
応募締切：９月２４日（日）※現在、延長して募集を受け付けております。

Instructors
講師陣
DXリテラシーモデル

製造業IoTモデル

スマートファクトリモデル

中武 繁寿

久我 守弘

永山 忍

北九州市立大学 国際環境工学部
学部長

熊本大学大学院先端科学研究部
情報・エネルギー部門

広島市立大学 大学院
情報科学研究科 副研究科長

情報システム工学科教授

コンピュータ工学分野

情報工学専攻 教授

准教授

AIプログラミングモデル

5
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everiPro（産業DXリスキリングプログラム） – DX推進において全域で必要不可欠となるデジタルリテラシーの領域を網羅…

波田野 創
カネカ北川製茶 取締役
株式会社創環境設計 取締役 九州工業大
学修士

履修のお申し込みはコチラ！
応募締切：９月２４日（日）※現在、延長して募集を受け付けております。

Subject
科目一覧
講義科目と演習科目は１科目は８コマ（１２時間）、ラボ科目は１６コマ（２４時間）です。受講形式は、２４時間いつでも学習できるWeb動画（VOD）形式、オンラインによる遠隔形式、現地での対面形式があります（一部のラボ科目のみ）。※科
目名から、各科目のシラバスがご覧いただけます。
科目一覧はこちら

Schedule
日程表
原則、土曜日が授業日となり、オリエンテーション、演習の授業、フォロー会などの活動は土曜日です。ただし、一部のラボは変則的な日程となっています。詳細は日程表をご覧ください。
日程表

Certification
修了認定
everiProの修了者には、修了科目・時間に応じてenPiT-everi（前身プログラム）に基づく修了認定が授与されます。
履修モデルの修了者は、準IoTエンジニアの修了認定が授与されます。
履修モデルを受講しない方も、条件を満たせば下表の修了認定が授与されます。
過去にenPiT-everiを受講されていた方は、累積による認定もされます。

分類

IoTアーキテクト

IoTエンジニア

準IoTアーキテクト

準IoTエンジニア

講義

6科目

2科目

3科目

ー

演習

1科目

1科目(※)ーー

6https://everipro.jp

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everiPro（産業DXリスキリングプログラム） – DX推進において全域で必要不可欠となるデジタルリテラシーの領域を網羅…

分類

IoTアーキテクト

IoTエンジニア

準IoTアーキテクト

準IoTエンジニア

ラボ

1科目

1科目(※)

ー

1科目

修了時間

120時間

120時間

60時間

60時間

※演習の代わりにラボ２科目でも可

履修のお申し込みはコチラ！
応募締切：９月２４日（日）※現在、延長して募集を受け付けております。

DX
DXとは・DX人材とはDX推進やDX人材について理解を深められたい方は、まずこちらの動画をご参考にされてください。
動画1

なぜDXが求められているのか

DXとは？

動画2

求められるデジタル人材・DX人材を育成するには？

Inquiry
お問い合わせお問い合わせはこちら

Sponsor/support
主催・支援
文部科学省採択事業：
・2022年度事業 DX等成長分野を中心とした就職・転職支援のためのリカレント教育推進事業(外部リンク)・2023年度事業 成長分野における即戦力人材輩出に向けたリカレント教育推進事業(外部リンク)
代表校：北九州市立大学
連携校：九州工業大学 / 熊本大学 / 宮崎大学 / 広島市立大学

7https://everipro.jp

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（様式２）
授業科目の概要について
学校等名：
課程名：

分類

No

北九州市立大学
everiPro 産業DXリスキリングプログラム

科目名

配当年次

要件該当授業時数：

120時間
56%

要件該当授業時数／総授業時数：

授業時数 企業等 双方向 実務家 実地 担当教員・実務家名

教員・実務家の所属

自由選択 1

IT基礎1 WEB・情報編

6／12

○

北九州市立大学 国際環境工学部、
中武繁寿、遠矢秀紀 株式会社ビーブリッヂ（実務家教員）

自由選択 2

IT基礎2 PGエントリ編

6／12

○

中武繁寿、遠矢秀紀 株式会社ビーブリッヂ（実務家教員）

自由選択 3

データ基礎

12／12

○

自由選択 4

統計基礎

自由選択 5北九州市立大学 国際環境工学部、

谷野英継

株式会社NTS 代表取締役（実務家教員）

12

藤野友和

福岡女子大学 国際文理学部

Python入門

12呉翠玲

北九州市立大学 教育改革推進室

自由選択 6

Python WEB開発

12／12

波田野創

株式会社創環境設計（実務家教員）

自由選択 7

画像処理

12

宮崎大輔

広島市立大学 情報科学研修科

自由選択 8機械学習

12自由選択 9

IoT概論

12

伊藤友輔

北九州市立大学 国際環境工学部

自由選択 10

論理回路

12

飯田全広

熊本大学 工学部

自由選択 11

ハードウェア記述言語入門

6／12

○

久我守弘

熊本大学大学院 先端科学研究部

自由選択 12FPGA設計

6／12

○

久我守弘

熊本大学大学院 先端科学研究部

選択必修 13

製造業IoTラボ

24／24

○

○

久我守弘、稲田雅 熊本大学大学院 先端科学研究部、株式会社
フュージョンテク（実務家教員）、株式会社フュー
嘉、多久和宏、小 ジョンテク（実務家教員）、株式会社KIS（実務家教
林英徳、菰田景氏 員）、株式会社KIS（実務家教員）

選択必修 14スマートファクトリラボ

24／24

○

○

清水勉、永山忍、 公益財団法人ひろしま産業振興機構（実務家教員）、広島市立大学大学院、広島市立大学大学
市原英行、児島彰 院、広島市立大学大学院

選択必修 15

AIプログラミングラボ

24／24

合計：

16

／

17

／

18

／

19

／

20

／

○

中島伸一、永原正 ベルリン工科大学、広島大学大学院
先進理工系科学研究科
章

○

○

波田野創

株式会社創環境設計（実務家教員）

216 時間15科目＊申請する課程で受講可能な全ての科目について記入してください。
＊「企業等」、「双方向」、「実務家」、「実地」の欄に○を付けた科目については、要件に該当することを明記したシラバスを添付してください。

82023/10/02 17:52

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IT基礎1 WEB・情報編 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > IT基礎1 WEB・情報編

科目一覧
IT Basic 1 WEB and Information
DX化にIT初心者でも貢献できる基礎知識を学ぶ

講義科目

IT基礎1 WEB・情報編

統計基礎

昨今、如何なる業種でもDX化を避けては通れないものとなっている。

画像処理

本講義では、そのDX化にIT初心者でも貢献できる基礎知識を学ぶ。WEBの仕組みを理解するだ
けでなく、情報デザインについても習得を目指す。

機械学習
IoT概論

担当講師

中武 繁寿（北九州市立大学）

分類

演習

授業形態

VOD

授業形態詳細論理回路
深層学習
IoTセキュリティ

任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）受講します。

IoT情報理論
アルゴリズム設計

時数

8コマ

時間数

12時間

到達目標

・WEBの仕組みを理解する

システム制御工学
センサネットワーク
データマイニング基礎

・情報デザインが必要な理由を理解する
・得た知識を用いてDX化へ貢献出来る事を想像出来る

ネットワーク・API

難易度★

メカトロニクス

分野別難易度

前提なし：★

す
画像処理応用

履修上の注意個人所有のパソコンがあり、インターネットやWEBページに関心がある事がreCAPTCHA で保護されていま

プライバシー 利用規約

望ましい。

-

機能安全
信号解析

授業計画

初回にWEBの概要を学習する。

・内容

その後、WEBに使われている基本技術を順次学習していく。

グリーンテクノロジ

1．ウェブシステム概論
2．情報デザイン（1） 【情報デザイン】
3．情報デザイン（2） 【ユーザーインターフェース】
4．データの表現 【数値】

IT基礎1 WEB・情報編

5．データの表現 【文字】

IT基礎2 プログラミングエントリ編

6．データの表現 【マルチメディア】
7．データの表現 【論理演算】

データ基礎

8．コンピュータの仕組み
事前・事後学習

演習科目

毎回の講義内容に関して配布資料を基に予習・復習する事が望ましい。

Python入門

9
https://everipro.jp/subject/itbasic1/

1/2

2023/10/02 17:52

IT基礎1 WEB・情報編 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

の内容
成績評価の

Python Web開発
演習問題（100%）

ハードウェア記述言語入門

方法

FPGA設計教科書

毎回講義に必要な資料を配布する。

データ解析

・参考書等
キーワード

日程

インターネット、WEB、HTML、UX、UI、JISコード、ASCII、byte、bit、
CPU、GPU

ラボ科目

フォロー会

製造業IoTラボ

10/21(土)10:00-11:00、11/25(土)10:00-11:00、2/10(土)10:00-11:00

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

10https://everipro.jp/subject/itbasic1/

2/2

IT基礎2 プログラミングエントリ編 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:52

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履修モデル

科目一覧

履修日程

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everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > IT基礎2 プログラミングエントリ編

科目一覧
IT Basic 2 Programming Entry
習得したITの知識を論理的に活用する方法を学ぶ

講義科目

IT基礎2 プログラミングエントリ編

統計基礎

学習したITの知識を並べただけではDX化する事は困難である。

画像処理

本講義では、習得したITの知識を論理的に活用する方法を学ぶ。実際にプログラムに触れる事で、当たり前のように触れているITについて理解を深める。

機械学習
IoT概論

担当講師

中武 繁寿（北九州市立大学）

分類

演習

授業形態

VOD

授業形態詳細論理回路
深層学習
IoTセキュリティ

任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）受講します。

IoT情報理論
アルゴリズム設計

時数

8コマ

時間数

12時間

到達目標

・プログラムの論理的思考を理解する

システム制御工学
センサネットワーク
データマイニング基礎

・データベースを理解し操作する事が出来る
・得た知識を用いてDX化へ貢献出来る事を想像出来る

ネットワーク・API

難易度★

メカトロニクス

分野別難易度

前提なし：★

す
画像処理応用

履修上の注意個人所有のパソコンがあり、インターネットやWEBページに関心がある事がreCAPTCHA で保護されていま

プライバシー 利用規約

望ましい。
テレビゲームやスマホゲームなど画面を通したゲームの経験者が望ましい。
授業計画

前半、コンピュータの仕組み及びプログラムについて学ぶ。

・内容

その後、プログラムで重要になるデータベースについて順次学習していく。
1. プログラムにふれてみよう

-

機能安全
信号解析
グリーンテクノロジ

演習科目

2. プログラムを作ってみよう（1） 【反復】3. プログラムを作ってみよう（2） 【分岐】4. プログラムを作ってみよう（3） 【データ処理】

IT基礎1 WEB・情報編
IT基礎2 プログラミングエントリ編

5. プログラム演習
6. データベース入門（1） 【関係データベース】
7. データベース入門（2） 【複数のテーブルを使う】
8. データベース演習

データ基礎

Python入門
11

https://everipro.jp/subject/itbasic2/

1/2

IT基礎2 プログラミングエントリ編 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:52
事前・事後学習

毎回の講義内容に関して配布資料を基に予習・復習する事が望ましい。

の内容
成績評価の

ハードウェア記述言語入門
演習問題（100%）

FPGA設計方法
教科書

Python Web開発

データ解析

毎回講義に必要な資料を配布する。

・参考書等
キーワード

インターネット、Scratch、PHP、SQL、CRUD、TCP/IP

日程

フォロー会

ラボ科目
製造業IoTラボ

10/21(土)10:00-11:00、11/25(土)10:00-11:00、2/10(土)10:00-11:00

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

12https://everipro.jp/subject/itbasic2/

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データ基礎 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:53

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履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > データ基礎

科目一覧
Data Basics
AIやIoTを学ぶ上で欠かせないデータの編集方法ならびに分析方法について学ぶ

講義科目

データ基礎

統計基礎

この講義では、AIやIoTを学ぶ上で欠かせないデータについて説明する。

画像処理

AIやIoTで使われるデータは、TSVやCSV形式のファイル、もしくはデータベースで提供される。また、そのデータは必要に応じて加工される。
本講義では、そのデータの説明、編集方法ならびに分析方法について説明する。

機械学習
IoT概論
論理回路

担当講師

谷野 英継（株式会社NTS）

分類

演習

授業形態

VOD

授業形態詳細

任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）

深層学習
IoTセキュリティ
IoT情報理論

受講します。

アルゴリズム設計

時数

8コマ

システム制御工学

時間数

12時間

到達目標

・データの種類（TSV,CSV,データベース）を理解できる。

センサネットワーク
データマイニング基礎

・表計算ソフト（スプレッドシート）を操作できる。

ネットワーク・API

・加工したCSV、TSVデータをデータベースに取り込むことができる。

メカトロニクス・データベースに登録したデータから簡単な分析ができる。
・BIツールを使用し、簡単なデータの分析ができる。

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

難易度★

分野別難易度

前提なし：★

履修上の注意PCの基本操作ができること、無料のアプリケーションのインストール、設

-

機能安全
信号解析

定がマニュアルに従って操作できること。
授業計画

授業は大きく３つのフェーズで行う。第１フェーズは表計算ソフト（スプレ・内容

ッドシート）によるデータの操作、第２フェーズはデータベースによるデー
タの操作、第３フェーズはBIツールによる分析編。
講義の構成は下記となる。
1. Introduction/データとは？（TSV,CSV等の簡単な説明）
2. スプレッドシートの基本操作編（データを扱うアプリの説明）
3. TSV,CSVの基本編①（TSV,CSVのインポートと編集）
4. TSV,CSVの応用編②（TSV,CSVのグラフ表示、集計方法）
5. データベースのインストールと基本操作編

グリーンテクノロジ

演習科目
IT基礎1 WEB・情報編
IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

Python入門

13
https://everipro.jp/subject/databasic/

1/2

データ基礎 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:53
6. データベースによる簡単な分析

Python Web開発

7. BIツールのインストールと基本操作編

事前・事後学習

8. BIツールでデータを可視化しよう

ハードウェア記述言語入門

毎回の講義内容に関して配布資料を基に予習・復習することが望ましい。

FPGA設計

の内容

データ解析

成績評価の

演習問題（100%）

方法

積極的な姿勢を加点ポイントとする。

教科書

毎回講義に必要な資料を配布する。

ラボ科目
製造業IoTラボ

・参考書等
キーワード

スプレットシート、Excel、LibreOffice、CSV、TSV、MySQL、BIツール

日程

フォロー会

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

10/28(土)10:00-11:00、12/9(土)10:00-11:00、2/3(土)10:00-11:00

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

14https://everipro.jp/subject/databasic/

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2023/10/02 17:53

トップPython Web開発 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > Python Web開発

科目一覧
Python Web Development
Webサービスの開発方法を実践を通して身につける

講義科目

Python Web開発

統計基礎

本講義では、Webサービスの開発方法を実践を通して身につけることができます。

画像処理

Web基礎として、開発環境の構築から実施しますので、Webサービスへの興味関心がある方であれば概ね受講できる内容になっています。座学もありますが、自身で手を動かす演習の比率が多くなっています。個人開発できるようになるための授業のプランニングを行っておりま
す。

機械学習
IoT概論
論理回路

担当講師

波田野 創（株式会社創環境設計）

深層学習

分類

演習

IoTセキュリティ

授業形態

VOD

IoT情報理論

授業形態詳細

任意の時間にパソコンからインターネット接続にて（自宅や職場などから）

アルゴリズム設計

受講します。

システム制御工学

時数

8コマ

時間数

12時間

データマイニング基礎

到達目標

・HTTPの理解によって, Web開発に必要な技術の習得が容易になる。

ネットワーク・API

センサネットワーク

・Python Webフレームワーク（FastAPI）でサーバー処理を実装できる。

メカトロニクス

・フロントエンドフレームワーク（Vue/Nuxt）での開発ができる。
・アプリケーション（CRUD処理/ユーザー認証）が実装できる。
・Web開発プロジェクトの一連の作業を通して, 思考を身につける。
・開発の基本を身につけ, 開発プロジェクトに参加できるようになる。

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

-

機能安全

難易度

★★

信号解析

分野別難易度Pythonプログラミング：★

グリーンテクノロジ

履修上の注意・PC(OSは選ばない。VSCode, Dockerのインストールが必要）

演習科目

・Githubアカウントが必要。
・ローカルのCLIやDocker内でのCLIなどCLIを扱うことが多い。
・Pythonだけでなく、Javascript(TypeScript)も扱います。

IT基礎1 WEB・情報編

授業計画

講義はVOD形式で展開し、座学はビデオを視聴する形式で、演習では実装を

IT基礎2 プログラミングエントリ編・内容行います。講義の終わりにセルフチェックのための理解度チェックを行います。最終課題ではそれまでに学んだ内容をもとに、アプリケーションの実装を行います。

データ基礎

Python入門
15

https://everipro.jp/subject/pythonweb/

1/2

2023/10/02 17:53

Python Web開発 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）
本講義の大まかな流れがこちらです。Web開発の一般的な知識を身につけ、開発の基本を身に付けます。PythonのWebフレームワークのFastAPIを導入
し、サーバー処理の実装を体験します。次にVue/Nuxtによるフロントエンド開発を体験します。これらの組み合わせで個人開発ができるようになるので、作業記録アプリの開発を最終課題として扱います。実際に稼働させることはコスト的に授業で扱えないのですが、補足資料を配布しますので、ぜひチャレンジしてみてください。

Python Web開発
ハードウェア記述言語入門
FPGA設計データ解析

1. HTTP入門
2. Webアプリケーション入門
3. Webフレームワーク FastAPI セットアップ＆入門
4. Webフレームワーク FastAPI CRUD処理（実装とテスト）
5. Webフレームワーク FastAPI 認証処理（実装とテスト）
6. フロントエンドフレームワーク Vue3 セットアップ＆入門
7. フロントエンドフレームワーク Vue3 状態管理（実装とテスト）
8. フロントエンドフレームワーク Nuxt3
事前・事後学習– あらかじめCLIになれておくとスムーズです。

の内容– 講義ごとの理解度チェックを行うので、事後の学習に活用してください。

成績評価の– 最終課題を除く演習の進捗状況

方法– 最終課題の提出およびその内容

教科書– 講義資料は座学用スライドと演習用のプログラムを配布する。

・参考書等– Real World HTTP：渋川 よしき, オライリージャパン, 2020

ラボ科目
製造業IoTラボ
AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ– プログラミングTypeScript：Boris Chery, オライリージャパン, 2020
キーワード

Python, Web開発, HTTP, REST API, Javascript, Vue, Docker, Github

日程

フォロー会
10/21(土)13:00-14:00、11/18(土)13:00-14:00、12/16(土)13:00-14:00

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

16
https://everipro.jp/subject/pythonweb/

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ハードウェア記述言語入門 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:54

トップ

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > ハードウェア記述言語入門

科目一覧
Introduction to Hardware Description Language
IoTデバイスの設計に欠かせない論理回路のプログラムによる設計技術

講義科目

ハードウェア記述言語入門

統計基礎

ディジタル回路技術は、コンピュータを中心とした電子情報機器のみならず、家電製品から工業製品に至るまでそれを制御するために欠かすことのできない技術である。ディジタル回路を実現するためには論理回路設計を行う必要があるが、集積回路の大規模実装が可能になった今日、ハードウェア記述言語（Hardware Description Language）を用いた論理回路設計は重要な設計技術である。
本講義および演習では、ハードウェア記述言語による簡単な回路設計法を学ぶと共に、実際に書換え可能な集積回路であるFPGA（Field Programmable Gate Array）をターゲットデバイスとして簡単な回路設計を行うことで、一連の論理回路設計技術を習得する。

画像処理
機械学習
IoT概論
論理回路
深層学習
IoTセキュリティ

担当講師

久我 守弘（熊本大学）

分類

演習

授業形態

遠隔

システム制御工学

授業形態詳細本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

センサネットワーク

IoT情報理論
アルゴリズム設計

受講日時については日程表をご確認ください。

データマイニング基礎実習に使用するPCは、以下の要件を満たすものをご用意ください。

ネットワーク・API

OS：Windows10 64bit版 エディション不問
メモリ：8GB以上推奨

メカトロニクス

CPU：インテルCore i3以上相当（5年以内程度のモデルなら問題ない）

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

実験ボード等の必要機材は貸与します。

-

機能安全

貸与機材は、修了後に返送いただきます。
別モニタをひとつご用意ください。
（ご用意できない方には貸与もできます。数に限りあり）

信号解析
グリーンテクノロジ

時数

8コマ

時間数

12時間

演習科目

到達目標

・ハードウェア記述言語Verilog HDLの基礎知識を習得する。

IT基礎1 WEB・情報編

・ハードウェア記述言語Verilog HDLによる簡単な回路設計ができる。
・Xilinx社製FPGAをターゲットデバイスとして、回路の実装・テストができるようになる。
難易度

IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

★★

Python入門
17

https://everipro.jp/subject/hdl/

1/2

ハードウェア記述言語入門 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:54
分野別難易度Python Web開発

回路：★
プログラミング：★

ハードウェア記述言語入門

履修上の注意論理回路に関する基礎を習ったことがあると良い。

授業計画

２日間８コマ１２時間の内、３時間程度を座学講義、残り９時間を演習とし・内容て実施する。

FPGA設計データ解析

講義：・ハードウェア記述言語による論理回路設計の概要
・組み合わせ回路の設計法
・順序回路の設計法

ラボ科目
製造業IoTラボ

演習：
8ビット加算器、24時間ディジタル時計、MicroBlazeソフトコアプロセッサを使用した組込みシステムを設計事例として取り上げ、一連の開発フローを体験する。

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ使用するFPGAボード：Digilent社製NEXYS A7 （旧名：NEXYS4 DDR）
・FPGA設計ツールの概要（Xilinx社Vivado設計ツール）
・機能シミュレーション
・FPGA実装・評価
・動作確認
事前・事後学習・個人所有のノートパソコンでFPGAへの回路設計・実装を行う場合には、の内容

事前にXilinx社製FPGA設計ツールであるVivvadoをインストールしておく必要があります。インストール方法については、Moodle上で資料を提供します。
・学習の効率を高めるために、予めMoodle上で提供される資料に目を通しておくと共に、ハードウェア記述言語による回路記述に関する小テストを受講してください（60分）。

成績評価の演習により簡単な回路設計を行い、FPGAへ実装して動作確認まで完了する

方法

こと（100%）。

教科書

授業中に必要な資料を配布します。

・参考書等
キーワード

論理回路、ハードウェア記述言語、FPGA（Field Programmable Gate
Array）

日程

授業
11/25(土)10:00-17:30、12/2(土)10:00-17:30

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

18https://everipro.jp/subject/hdl/

2/2

2023/10/02 17:54

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FPGA設計 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

履修モデル

科目一覧

履修日程

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everiPro > 科目一覧 > 演習科目 > FPGA設計

科目一覧
Embedded System Technology on an FPGA
IoTデバイス構築基盤となるプロセッサとFPGAの協調処理による設計技術

講義科目

FPGA設計統計基礎

組込みシステムは各種の機器に組み込まれてその制御を行う専用のコンピュータシステムであり、近年の重要なキーワードとなっているIoT（Internet of Things）を実現するための重要技術である。組込みシステムに関する基礎技術を習得するために、本講義および演習では、近年ス
マートフォン等で広く使用されているARMプロセッサと書き換え可能な集積回路であるFPGA（Field Programmable Gate Array）とがひとつの集積チップ上に混載されているSoC（Systemon a Chip）をターゲットデバイスとして、それを利用した組込みシステムの開発方法を学ぶ。
本講義・演習の受講により、ARMプロセッサで動作するプログラムとFPGA上に実装したハードウェアとの相互連携を図る組込みシステムの設計法について理解を深める。

画像処理
機械学習
IoT概論
論理回路
深層学習
IoTセキュリティ

担当講師

久我 守弘（熊本大学）

分類

演習

授業形態

遠隔

システム制御工学

授業形態詳細本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

センサネットワーク

IoT情報理論
アルゴリズム設計

受講日時については日程表をご確認ください。

データマイニング基礎実習に使用するPCは、以下の要件を満たすものをご用意ください。

ネットワーク・API

OS：Windows10 64bit版 エディション不問
メモリ：8GB以上推奨

メカトロニクス

CPU：インテルCore i3以上相当（5年以内程度のモデルなら問題ない）

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

実験ボード等の必要機材は貸与します。

-

機能安全

貸与機材は、修了後に返送いただきます。
別モニタをひとつご用意ください。
（ご用意できない方には貸与もできます。数に限りあり）

信号解析
グリーンテクノロジ

時数

8コマ

時間数

12時間

演習科目

到達目標

・組込みシステムに関する基礎知識を習得する。

IT基礎1 WEB・情報編

・Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスにおいてARMプロセッ
サの取り扱いおよびFPGA部へのプロセッサ周辺回路の実装方法等について理解する。
・簡単なアプリケーションを例として取り上げ、プロセッサ上で動作するプ
ログラムからFPGA部に実装されたハードウェアとのソフトウェア-ハードウ

IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

Python入門

19
https://everipro.jp/subject/fpga/

1/3

2023/10/02 17:54

FPGA設計 – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）
ェア協調処理に関する技術について理解する。
・Linuxオペレーティングシステムの実装方法について理解する。

難易度

★★

分野別難易度回路：★

Python Web開発
ハードウェア記述言語入門
FPGA設計データ解析

HDLプログラミング：★
Cプログラミング
履修上の注意：★

プログラミング言語Cおよびハードウェア記述言語による回路設計を習った
ことがあるとよい。特に事前に開講する「ハードウェア記述言語入門」は履修しておくことが望ましい。

授業計画

２日間８コマ１２時間において、始めに簡単な座学講義を行った後、残りを・内容演習として実施する。

ラボ科目
製造業IoTラボ
AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

講義：・組込みシステムの概要
・Xilinx社製プログラマブルSoC

Zynqデバイスの概要

演習：
Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスをターゲットとして、簡単な組込みシステムの設計方法について学ぶ。また、Zynqデバイス上で動作するLinuxオペレーティングシステムの実装方法および使用方法について学ぶ。
使用するFPGAボード：Digilent社製ZYBO Z7-20
・FPGA上におけるプロセッサおよび周辺回路の設計
・ハードウェアとソフトウェアの連携
・ハードウェアモジュールの設計
・応用プログラミング
・Linuxオペレーティングシステムの実装
事前・事後学習・個人所有のノートパソコンでZynqデパイスへの回路設計・実装を行う場合の内容には、事前にXilinx社製FPGA設計ツールであるVivvadoをインストールしておく必要があります。インストール方法については、Moodle上で資料を提供します。
・学習の効率を高めるために、Moodleで提供する資料を予習してきてください（60分）。

成績評価のハードウェア-ソフトウェア協調処理プログラミングを行う簡単な演習課題

方法を完了すること（100%）

教科書

授業中に必要な資料を配布します

・参考書等
キーワード

組込みシステム、プロセッサーFPGA混載デバイス、ハードウェア-ソフトウ
ェア協調処理 Linuxオペレーティングシステム

日程

授業
12/9(土)10:00-17:30、12/16(土)10:00-17:30

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室20https://everipro.jp/subject/fpga/

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製造業IoTラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:56

トップ

履修モデル

科目一覧

履修日程

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everiPro > 科目一覧 > ラボ科目 > 製造業IoTラボ

科目一覧
Laboratory Exercises for Industrial IoT
IoT環境におけるエッジデバイスの基本操作とそれを用いたデータ収集解析技術

講義科目

製造業IoTラボ

統計基礎

製造業IoT実践的ラボ演習では，IoTを実現するための組込みシステムやサーバーの仕組みについて理解を深めると共に、データ収集・分析システムの開発を例題として演習を行う。本演習は大きく分けて２つのパートから構成されている。

画像処理
機械学習
IoT概論

（１）小規模組込みシステムの基礎
IoTにおけるセンサデータの収集には通常エッジノードと呼ばれる小規模な組込みシステムを利用することが多い。小規模組込みシステムを実現する方法として以下の２つの方法について学ぶ。
・近年スマートフォン等で広く使用されているARMプロセッサと書き換え可能な集積回路であるFPGA（Field Programmable Gate Array）とがひとつの集積チップ上に混載されているSoC（System on a Chip）をターゲットデバイスとして、それを利用した小規模組込みシステムの開発方法を学ぶ。ARM+FPGAデバイスを利用することにより、様々な応用に特化した組込みシステムを実現できる。
・オープンハードウェアであるRaspberry Piは、ARMプロセッサを使用したSoCチップを搭載しており、またLinuxベースのオペレーティングシステムが動作することから様々な用途に向けて利用できる組込みシステムである。Raspberry Piをエッジノードとして使用する方法につい

論理回路
深層学習
IoTセキュリティ
IoT情報理論
アルゴリズム設計
システム制御工学
センサネットワークて学ぶ。

データマイニング基礎（２） IoT事例 （データ収集・分析システム）

ネットワーク・API

Raspberry Piをエッジノード（センサノード）として使用し収集したデータをサーバー計算機へ転送することで、容易にデータ収集・分析システムを実現することができる。本システムを実現するために必要なネットワークプログラミングなどの基礎技術について学ぶ。
担当講師

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

久我 守弘（熊本大学）、稲田 雅嘉（株式会社フュージョンテク）、多久 和
宏（株式会社フュージョンテク）、小林 英徳（株式会社KIS）、菰田 景氏

メカトロニクス

-

機能安全
信号解析

（株式会社KIS）

グリーンテクノロジ
分類

ラボ

授業形態

遠隔

演習科目

授業形態詳細本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

IT基礎1 WEB・情報編

受講日時については日程表をご確認ください。
実習に使用するPCは、以下の要件を満たすものをご用意ください。
OS：Windows10 64bit版 エディション不問

IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

メモリ：8GB以上推奨
CPU：インテルCore i3以上相当（5年以内程度のモデルなら問題ない）

Python入門

21
https://everipro.jp/subject/iotfactory/

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製造業IoTラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:56

実験ボード等の必要機材は貸与します。

Python Web開発

貸与機材は、修了後に返送いただきます。
別モニタをひとつご用意ください。

ハードウェア記述言語入門（ご用意できない方には貸与もできます。数に限りあり）
時数

16コマ

時間数

24時間

到達目標

・IoTおよび組込みシステムに関する基礎知識を習得する。

FPGA設計データ解析

・Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスを使用し、 FPGA上への周辺回路の実装方法と共に、ARMプロセッサによる制御方法について理解する。
・Raspberry Piを用いたセンサ・アクチェータの制御方法について学ぶ。
・データ収集・分析システムを実現するためのネットワークプログラミング

ラボ科目
製造業IoTラボ
AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

技術について学ぶ。
難易度★★★

分野別難易度回路：★
組込みシステム：★
Linux：★

追記

プログラミング（Python、HDL、C等）：★
※履修モデルならコース内で学習できます。
※Linuxにあまり詳しくない方はある程度自学しておくことをおすすめします。
履修上の注意

この科目は「製造業IoTモデル」のラボ科目です。
同モデルの事前学習科目はこちら（推奨科目）
・論理回路

IoTを実現するための組込みシステ
ムやサーバーの仕組みについて理解を深めると共に、データ収集・分析システムの開発を例題として演習を行う。
その中で当該企業は、IoTシステムを実用化するための演習として課題を設定し、着想から実装手段までの指導を行う。

・ハードウェア記述言語入門
・FPGA設計
すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ（取替可）・Python入門
・IoT概論その他
・論理回路の基礎について理解しておくことが望ましい。
・プログラミング言語CあるいはPythonなどのプログラミング経験があると
望ましい。
授業計画

講義：

・内容

・IoTおよび組込みシステムの概要
・Xilinx社製プログラマブルSoC

Zynqデバイスの概要

・Raspberry Piの概要
演習：（１）Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスをターゲットとして、簡単な組込みシステムの設計方法について学ぶ。また、Zynqデバイス上で動作するLinuxオペレーティングシステムの実装方法および使用方法について学ぶ。
（２日間４コマ６時間）
使用するFPGAボード：Digilent社製ZYBO Z7-20
・FPGA上におけるプロセッサおよび周辺回路の設計
・ハードウェアとソフトウェアの連携
・ハードウェアモジュールの設計
・応用プログラミング

22
https://everipro.jp/subject/iotfactory/

2/3

スマートファクトリラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:57

トップ

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > ラボ科目 > スマートファクトリラボ

科目一覧
Implementation of Smart Factory
AI技術とIoT機器を用いた基本的なシステム構築方法を理解する

講義科目

スマートファクトリラボ

統計基礎

安価で手軽に活用できるようになったAI技術とIoT機器。これらを活用することで、スマートファクトリー化のためのシステムが比較的容易に構築できることを、実習を通じて体感する。実習では、システムの一例として、AIによる製品の不具合自動検知システムの実装に取り組む。
実装に使われている技術や機器についての知識を深めることにより、複雑なシステムでなければ、AIやIoT技術導入のハードルが高くないことを知ってもらい、その後のAIやIoT技術の手の内化のきっかけにして欲しい。
担当講師

清水 勉（公益財団法人ひろしま産業振興機構）、永山 忍、市原 英行、児島

画像処理
機械学習
IoT概論
論理回路
深層学習

彰（広島市立大学大学院 ）IoTセキュリティ

分類

ラボ

IoT情報理論

授業形態

対面授業形態詳細本科目は対面方式にて実施するため、広島での受講となります。

アルゴリズム設計
システム制御工学受講日時については日程表をご確認ください。

センサネットワーク

時数

16コマ

データマイニング基礎

時間数

24時間

ネットワーク・API

到達目標

・演習を通じてAI技術の基本的な活用方法について理解する。

メカトロニクス・演習を通じてIoT機器の基本的な活用方法について理解する。

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー ・演習を通じてAIとIoT技術を用いた基本的なシステム構築方法を理解する。
利用規約-

・AIやIoTによるサイバー空間と現実課題とのつながりを理解する。

機能安全

難易度

★★★

信号解析

分野別難易度Linux：★

グリーンテクノロジ

Python：★
機械学習：★

演習科目

画像処理：★
※履修モデルならコース内で学習できます。
※Linuxにあまり詳しくない方はある程度自学しておくことをおすすめします。
履修上の注意IT基礎1 WEB・情報編
IT基礎2 プログラミングエントリ編

この科目は「スマートファクトリモデル」のラボ科目です。
同モデルの事前学習科目はこちら（推奨科目）

データ基礎

Python入門

・Python入門
・画像処理

23
https://everipro.jp/subject/smartfactory/

1/2

スマートファクトリラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/02 17:57
・機械学習

すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ（取替可）・IoT概論

Python Web開発
ハードウェア記述言語入門

・論理回路

FPGA設計・ハードウェア記述言語入門

データ解析

その他
・Linux OSの簡単な操作や、Pythonの簡単なプログラミングができること。
・画像処理や機械学習(AI)の基礎知識を有していると実習の理解が深まる。
授業計画

1回あたり2コマずつの実習とします。

・内容(1) AIによる不具合自動検知システムの概要説明

ラボ科目
製造業IoTラボ(2) 自動検知システムの開発環境およびセットアップ方法の概要説明(3) RaspberryPi上での組込みプログラミングによるセンサデータの取得(4) RaspberryPi上での組込みプログラミングによるベルトコンベアの制御

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ（モーター制御）(5) RaspberryPiによるセンサデータに基づくベルトコンベアの制御(6) AI活用フロー（学習用データの収集、学習、パラメータ調整、推論）の
概要説明(7) RaspberryPi上でのAIモデルによる不具合検知プログラムの作成(8) 構築したシステムの動作確認と今後の発展・応用についてグループディ
スカッション

追記

事前・事後学習

あらかじめ提供された教材を予習しておく。

の内容

事後に実習内容と課題をまとめたレポートを提出する。

成績評価のレポート内容および実習に取り組む姿勢で評価する。

方法
教科書

教科書：特になし

・参考書等

その他、授業中に必要な資料を配布します。

キーワード

Pythonプログラミング、RaspberryPi、機械学習・深層学習、画像処理

日程

履修モデルオリエンテーション

生産した製品に対するAIによる不良
自動検知システムの実装に取り組む。
当該企業は、工場ラインを模した不良
自動検知システムを構築・運用していく過程において、課題の設定、ありがちな問題に関する指導、AI学習運用に関する指導を行う。

10/7(土)11:00～12:00※全体オリエンテーション後に実施。
※出席の有無は成績評価には無関係ですが、各ラボに分かれて授業内容等を説明するため出席を推奨します。
授業
2/27(火)10:30-18:00、2/28(水)13:00-18:00、2/29(木)13:00-18:00、3/1(金)13:0018:00

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

24https://everipro.jp/subject/smartfactory/

2/2

2023/10/02 17:56

トップ

AIプログラミングラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

履修モデル

科目一覧

履修日程

応募フォーム

よくある質問問い合わせ

everiPro > 科目一覧 > ラボ科目 > AIプログラミングラボ

科目一覧
AI Programming Laboratory
自然言語処理を通して、機械学習・ディープラーニングを学ぶ

講義科目

AIプログラミングラボ

統計基礎

本講義では自然言語処理を通して、機械学習・ディープラーニングを学びます。

画像処理実装に触れるところから始め、徐々にブラックボックスを明らかにしていきます。
最終的には、テキスト生成・トピックの可視化・要約のデモを実装できるところまで授業を行
います。

機械学習
IoT概論
論理回路

担当講師

波田野 創（株式会社創環境設計）

分類

ラボ

授業形態

遠隔

授業形態詳細本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

深層学習
IoTセキュリティ
IoT情報理論

受講日時については日程表をご確認ください。

アルゴリズム設計

時数

16コマ

システム制御工学

時間数

24時間

到達目標

・ChatGPTなど大規模言語モデルの活用方法がわかる

センサネットワーク・ディープラーニングライブラリHuggingfaceを扱えるようになる
・アプリケーションのデモを実装できるようになる

データマイニング基礎
ネットワーク・API
メカトロニクス

難易度★★★

分野別難易度

機械学習：★

reCAPTCHA で保護されています
画像処理応用

プライバシー 利用規約

機能安全

WEB：★
Python：★★

信号解析※履修モデルならコース内で学習できます。
履修上の注意-

この科目は「AIプログラミングモデル」のラボ科目です。

グリーンテクノロジ

同モデルの事前学習科目はこちら（推奨科目）
・Python入門

演習科目

・Python WEB開発

IT基礎1 WEB・情報編

・機械学習
すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ（取替可）
・統計基礎
・深層学習

IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

その他

Python入門

・PC（VScodeがインストールされていること）

25
https://everipro.jp/subject/aiprogramming/

1/3

2023/10/02 17:56

AIプログラミングラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）
・Googleアカウント（Google Colaboratory用）

Python Web開発

・Pythonを使います。
授業計画

講義はオンラインで展開し、座学はビデオを視聴する形式で、演習はハンズ・内容オン形式で実施していきます。そして、講義の終わりにセルフチェックのための理解度チェックを行います。
本講義の大まかな流れがこちらです。PyTorchなど手を動かすところから始

ハードウェア記述言語入門
FPGA設計データ解析

め、ChatGPTの活用方法を学んでいきます。ディープラーニングの一つの技
術的な到達地点であるトランスフォーマーがどうのように機能しているかを学び、HuggingFaceというライブラリで大規模言語モデル（LLM）を扱う方
法を身につけます。最終課題では、学習した内容をもとにデモの実装に取り
組みます。

ラボ科目
製造業IoTラボ
AIプログラミングラボ

1. Python / PyTorch入門 1

スマートファクトリラボ

2. Python / PyTorch入門 2
3. ChatGPT API 1
4. ChatGPT API 2
5. Prompt Engineering 1
6. Prompt Engineering 2
7. LangChain 1
8. LangChain 2
9. HuggingFace入門 1
10. HuggingFace入門 2
11. HuggingFace Transformers 1
12. HuggingFace Transformers 2
13. HuggingFace Dataset / Tokenizer 1
14. HuggingFace Dataset / Tokenizer 2
15. HuggingFace Gradio 1
16. HuggingFace Gradio 2
事前・事後学習– 講義内容が週をまたぐので、先週の内容を復習するようにしてくださいの内容– 講義ごとの理解度チェックを行うので、事後の学習に活用してください

成績評価の– 最終課題を除く演出の進捗状況

方法– 最終課題の提出およびその内容

教科書– 講義資料は座学用スライドと演習用のプログラムを配布する・参考書等– ディープラーニングを支える技術：岡野原 大輔，技術評論社，2021– ディープラーニングを支える技術２：岡野原 大輔，技術評論社，2022

キーワード

ディープラーニング, 自然言語処理, PyTorch

日程

履修モデルオリエンテーション
10/7(土)11:00～12:00※全体オリエンテーション後に実施。
※出席の有無は成績評価には無関係ですが、各ラボに分かれて授業内容等を説明するため出席を推奨します。
授業
1/27(土)9:00-12:15、2/3(土)9:00-12:15、2/10(土)9:00-12:15、2/17(土)9:00-12:15、2/24(土)9:00-12:15、3/2(土)9:00-12:15、3/9(土)9:00-12:15、3/16(土)9:00-12:15

北九州市立大学
26

https://everipro.jp/subject/aiprogramming/

2/3

（様式３）
企業等との連携について
北九州市立大学

学校等名：

課程名：

everiPro 産業DXリスキリングプログラム

１．企業等と連携して行う授業：
科目名

1

製造業IoTラボ

連携内容・方法

組み込みシステム技術を活用した、IoT技術に関する
応用分野において、課題設定し、着想から実装手段までの指導を行う。

連携企業等
所在地

企業等名称
①株式会社フュージョン
テク、②株式会社KIS

担当者名・役職

連絡先①熊本市南区幸田1丁目6 ①稲田雅嘉、多久和 ①096-342番27号、②熊本市西区池田 宏、②小林英徳、菰 4449、②096379-2231
田景氏
2丁目61番9号
当該企等を連携先に選定した理由

この科目は熊本大学が担当しており、当該事業者は地元熊本のIT企業で、組み込みシステムやIoT関連技術、クラウド技術を業務として取り扱っており、この分野に精通しているため。
科目名2

スマートファクトリラボ

連携内容・方法

工場ラインを模した不良検知システムを構築・運用していく過程において、課題の設定、ありがちな問題に関する指導、AI学習運用に関する指導を行う。

連携企業等
所在地

企業等名称

公益財団法人ひろしま産 広島市中区千田町3-7-4
業振興機構
広島県情報プラザ内

担当者名・役職

連絡先

清水勉、山田洋史

082 -242-7708

当該企業等を連携先に選定した理由
この科目は広島市立大学が担当しており、当該機関は地元広島の産業振興を担う機関で、ライン運用や製造業関連業務、AI学習運用などの分野に精通しているため。

２．企業等の意見を取り入れる仕組み：①教育課程の編成
連携企業等名称

3 株式会社フュージョンテク

連携企業等名称

4

所在地

担当者名・役職

連絡先

熊本市南区幸田1丁目6番27号

稲田雅嘉、多久和宏

096-342-4449

当該企業等を連携先に選定した理由
当該事業者は地元熊本のIT企業で、本プログラムで製造業IoTラボを担当しており、組み込みシステムやIoT関連技術、クラウド技術を業務として取り扱っており、この分野に精通しているため。
所在地

担当者名・役職

連絡先

熊本市西区池田2丁目61番9号

小林英徳、菰田景氏

096-379-2231

当該企業等を連携先に選定した理由

株式会社KIS

当該事業者は地元熊本のIT企業で、本プログラムで製造業IoTラボを担当しており、組み込みシステムやIoT関連技術、クラウド技術を業務として取り扱っており、この分野に精通しているため。
連携企業等名称

5

公益財団法人ひろしま産
業振興機構

所在地

担当者名・役職

連絡先

広島市中区千田町3-7-47 広島県情報プラザ内

清水勉、山田洋史

096-342-4449

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は地元広島の産業振興を担う機関で、本プログラムでスマートファクトリラボを担当しており、ライン運用や製造業関連業務、AI学習運用など
27の分野に精通しているため。また、広島地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

北九州市若松区ひびきの2-1

ロボット・DX推進センター DXセンター長 角屋隆之

093-695-3111

公益財団法人北九州産
6
業学術推進機構

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、北九州地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

熊本県上益城郡益城町大字田原2081-10

産業振興部長 藤川 孝作

096-286-3300

公益財団法人くまもと産
7
業支援財団

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、熊本地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称
8

所在地

担当者名・役職

連絡先

宮崎市大字赤江字飛江田224番地

代表取締役社長 興梠公司0985-56-4111

株式会社デンサン

当該企業等を連携先に選定した理由
当該企業は、宮崎地域のIT企業で地域における業界の動向に詳しいため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

福岡県筑紫野市上古賀3丁目2-1

センター所長 𠮷海和正

092-925-5977

9 福岡県工業技術センター

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、福岡地域のものづくり企業を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称
日鉄ソリューションズ株
10
式会社

所在地

担当者名・役職

東京都港区虎ノ門一丁目17番1号 虎ノ門ヒルズビジネ ITインフラソリューション事業本部 営業本部 九州営業
スタワー
グループ グループリーダー 宗森敏也
当該企業等を連携先に選定した理由
当該企業は、北九州地域のIT企業で地域における業界の動向に詳しいため。

意見を取り入れる仕組み

連携大学及び地域企業、産官学連携機関で組織される委員会において、各地における業界・技術動向を収集し協議する。
また、講義・演習における受講者の状況を収集し、同委員会にて協議する。

意見を教育課程に反映さ 連携大学及び地域企業、産官学連携機関で組織される委員会において、前述の業界・技術動向、受講状況等を協議する。
せる方策
北九州市立大学にて取りまとめを行い、時期計画の策定時に協議結果を教育課程に反映する。

28

連絡先03-6899-6000

②自己点検・評価
連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

北九州市若松区ひびきの2-1

ロボット・DX推進センター DXセンター長 角屋隆之

093-695-3111

公益財団法人北九州産
11
業学術推進機構

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、北九州地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

熊本県上益城郡益城町大字田原2081-10

産業振興部長 藤川 孝作

096-286-3300

公益財団法人くまもと産
12
業支援財団

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、熊本地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称
13

所在地

担当者名・役職

連絡先

宮崎市大字赤江字飛江田224番地

代表取締役社長 興梠公司0985-56-4111

株式会社デンサン

当該企業等を連携先に選定した理由
当該企業は、宮崎地域のIT企業で地域における業界の動向に詳しいため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

広島市中区千田町3-7-47 広島県情報プラザ内

常務理事 石川正典

082-242-7708

公益財団法人ひろしま産
14
業振興機構

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、広島地域の企業、行政、大学を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称

所在地

担当者名・役職

連絡先

福岡県筑紫野市上古賀3丁目2-1

センター所長 𠮷海和正

092-925-5977

15 福岡県工業技術センター

当該企業等を連携先に選定した理由
当該機関は、福岡地域のものづくり企業を橋渡しできる産官学の連携機関であるため。

連携企業等名称
日鉄ソリューションズ株
16
式会社

所在地

担当者名・役職

東京都港区虎ノ門一丁目17番1号 虎ノ門ヒルズビジネ ITインフラソリューション事業本部 営業本部 九州営業
スタワー
グループ グループリーダー 宗森敏也
当該企業等を連携先に選定した理由
当該企業は、北九州地域のIT企業で地域における業界の動向に詳しいため。

29

連絡先
03-6899-6000

意見を取り入れる仕組み

連携大学及び地域企業、産官学連携機関で組織される委員会において、各地における業界・技術動向を収集し協議する。
また、講義・演習における受講者の状況を収集し、同委員会にて協議する。

連携大学及び地域企業、産官学連携機関で組織される委員会において、前述の業界・技術動向、受講状況等を協議する。
意見を申請する課程に
北九州市立大学にて、期末にごとに自己点検・評価の取りまとめを行い、同委員会での協議を経て、時期計画の策定時に協議結果を教育課程に反映反映させる方策する。
３．上記以外に企業等との連携を行っている場合、その連携先・連携内容
連携大学：北九州市立大学（代表校）、九州工業大学、熊本大学、宮崎大学、広島市立大学
教育課程の共同構築者
連携企業：創環境設計、ビーブリッヂ、NTS他
特定科目支援事業者＊「１．企業等と連携して行う授業」及び「２．企業等の意見を取り入れる仕組み」において列記した企業等の概要資料（パンフレットやＨＰを印刷したものなど）及び企業等と連携することを示す資料（協定書等）を添付してください。
＊「意見を取り入れる仕組み」の欄については、必要に応じ、様式への記入に代えて、図示する資料などを別途提出することも可能です。
＊「意見を教育課程に反映させる方策」及び「意見を申請する課程に反映させる方策」の欄については、必要に応じ、様式への記入に代えて、図示する資料などを別途提出することも可能です。

30

会社概要 | 株式会社フュージョンテク

2023/10/02 16:11

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会社概要 | 株式会社フュージョンテク

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会社概要 | 株式会社KIS

2023/10/02 19:13

Rec r ui t

One
Stop
One
Stop
Solution
Solution

ソリューション
ソリューション
サービス
サービス 

会社
会社
案内
案内



Co ntac t

導
導
入
入
事
事
例
例

お知らせ・
お知らせ・
新着情報
新着情報

About
us
会社概要
TOP  会社概要

社名

株式会社KIS(ケイアイエス)

所在地

【本社】
〒861-4108 熊本市南区幸田1丁目6番27号
TEL:096-379-2231【KISラボ】〒861-4108 熊本市南区幸田1丁目4番7号
TEL:096-379-4888【東京支社】〒108-0074 東京都港区高輪2丁目15番8号 グレイスビル泉岳寺前
9F
TEL:03-5449-6501【CODAネットワークセンター】
熊本市南区幸田1丁目6番27号

創立

本社：昭和45年6月4日
東京事業所：平成10年10月開設
CODAネットワークセンター：平成8年9月開始
33

https://www.kis.co.jp/company_about/

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会社概要 | 株式会社KIS

2023/10/02 19:13

事業内容

当社のサービスメニュー

Rec r ui t・コンサルティングサービス
会社
One・システム構築サービス
Stop
ソリューション
案内
Solution
サービス 
・システム及びソフトウェアの設計/開発/保守・コンピュータ/ネットワーク機器販売
・ネットワーク構築/監視/運用サービス
・仮想基盤構築支援サービス
・常駐保守サービス
・各種セキュリティソリューション
・データセンター/クラウドサービス

Co ntac t

導
入
事
例

お知らせ・
新着情報

CODAサービスメニュー

・ハウジングサービス
・仮想ホスティングサービス
・専用ホスティングサービス
・監視・運用代行サービス
・BeBack遠隔地バックアップソリューション
・BeBackBox オンラインストレージサービス
・BeMat(グループウェア/SFA/ワークフロー/勤怠管理 etc.)
・SPAM/ウィルスチェックサービス
・WAF(ウェブアプリケーションファイアウォール)サービス

資本金60百万円(発行する株式総数:：480千株 発行済株式総数：120千株)

株主

日本電気(株)、コカ・コーラ ボトラーズジャパン(株)、(株)肥後銀行、肥銀キャピタル(株)

役員

代表取締役
常務取締役
取締役（非常勤）
取締役（非常勤）
取締役
取締役
取締役
監査役

執行役員

経営管理本部
経営管理本部長
ITソリューション事業本部

平木 実
坂田 芳興
阿部 慎一（日本電気株式会社）
入佐 健一（日本電気株式会社）
尾下 照樹
田尻 正樹
森岡 剛
麻生 明宏（日本電気株式会社）
日迫 健

34

https://www.kis.co.jp/company_about/

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2023/10/02 19:13

会社概要 | 株式会社KIS

公共・クラウドソリューション事業部長
Rec r ui t 木戸 竜一 Co ntac t
流通ソリューション事業部長
森 俊幸
導
会社
SCソリューション事業本部
入お知らせ・
One Stop
ソリューション
案内事 真二郎新着情報
Solution産業ソリューション事業部
サービス 
上杉
例 光則
半導体・DXソリューション事業部長
丸山

取引銀行

肥後銀行本店・田迎支店、三井住友信託銀行福岡支店、三井住友銀行熊
本支店

業績

売上高 4,713百万円（2023年3月期）

従業員

人員 293名 (2023年4月1日現在)
男性 228名
女性 65名営業時間

8:30～17:30

定休日

土・日・祝祭日・年末年始

許認可

プライバシーマーク認証取得
ISO9001認証取得
ISO27001認証取得
厚生労働省「一般労働者派遣事業」許可取得
法令に基づく情報公開（PDF形式：110KB）

トップメッセー ジ

会社概要 

沿革 

経営理念・
ビジョン

組織図 

アクセスマップ 

決算公告 

公的資格・認証 

リクルートサイトSCソリューション事業本部

35
https://www.kis.co.jp/company_about/

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2023/10/02 19:13

One Stop
Solution

会社概要 | 株式会社KIS

ソリューションサー 会社案 導入事 お知らせ・新着
お問い合わせ・資料
ビス
内
例
情報Rec r ui t 請求 Co ntac t
導
会社
入
お知らせ・
One Stop
ソリューション
案内
新着情報
Solutionサービス
l Ri ghts Re se rve d . 事
Co py ri g ht © K IS Co.,Ltd . Al例36
https://www.kis.co.jp/company_about/

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会社概要 | 株式会社デンサン

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https://www.densan-soft.co.jp/%e4%bc%9a%e7%a4%be%e6...

企業情報

製品・サービス

求⼈情報

スタッフブログ

お問い合わせ

会社概要
資本⾦・社員数・事業所⼀覧などの会社概要のご紹介

ホーム  会社概要

会社概要

商

号

代表者

株式会社

デンサン

代表取締役社⻑

興梠 公司
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2023/10/02 17:11

会社概要 | 株式会社デンサン

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所在地

https://www.densan-soft.co.jp/%e4%bc%9a%e7%a4%be%e6...

宮崎市⼤字⾚江字⾶江⽥224番地（本社）地図データ ©2023 地図の誤りを報告する

創⽴

1966年（昭和41年）

資本⾦

6千万円

従業員

200名（2023年4⽉1⽇現在）

事業所

本社

事業所⼀覧

〒880-0912

宮崎県宮崎市⼤字⾚江字⾶江⽥224番地
50

2023/10/02 17:11

会社概要 | 株式会社デンサン

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https://www.densan-soft.co.jp/%e4%bc%9a%e7%a4%be%e6...

TEL：0985-56-4111（代表）

東京⽀社〒108-0075

FAX：0985-56-0136

東京都港区港南1丁目9番36号

エキスパートオ

フィス品川
TEL：03-6275-0837（代表）

福岡⽀社〒810-0001

福岡市中央区天神4丁目1番18号

TEL：092-717-8001（代表）

⿅児島⽀社〒892-0847

サンビル4F

FAX：092-717-8002

⿅児島県⿅児島市⻄千⽯町11-21

⿅児島MSビ

ル6F
TEL：099-808-3390（代表）

FAX：0985-56-3981

主な株主

株式会社

宮崎放送

加盟団体

（社）情報サービス産業協会（略称：JISA）（社）宮崎県情報産業協会（略称：MISA）（社）宮崎県⼯業会（略称：MIA）
宮崎県サイバーセキュリティ協議会（略称：MiCS）

許認可

ISO9001

品質マネジメントシステム規格

ISO27001

情報セキュリティマネジメントシステム規格

プライバシーマーク

個⼈情報保護に関する認定制度

宮崎県知事許可建設業（電気通信⼯事業）
⼀般労働者派遣事業(派45-300101）

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2023/10/02 17:11

会社概要 | 株式会社デンサン

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会社全般のお問い合わせはこちらからお問い合わせ企業情報

製品・サービス

求⼈情報

AI・スマホアプリ開発

トップメッセージ

品質⽅針

クラウドサービス

働く環境と各種制度

倫理法令遵守基本⽅針

ネットワーク可視化

先輩社員インタビュー

情報ｾｷｭﾘﾃｨ基本⽅針

RPA・AiOCR

インターンシップ情報

個⼈情報保護⽅針⺠間分野

特定個⼈情報保護⽅針

公共分野

次世代育成⽀援⾏動計画

⻭科・医療・介護分野

⼥性活躍推進⾏動計画

アウトソーシング分野

経営理念

社⻑挨拶
会社概要
会社沿⾰
組織図
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2023/10/02 17:11

会社概要 | 株式会社デンサン

5/5https://www.densan-soft.co.jp/%e4%bc%9a%e7%a4%be%e6...

総務部門
ネットワーク技術部門
⼝振・受託部門
営業部門
商品開発部門
公共部門
ニアショア開発部門

株式会社デンサン〒880-0912

宮崎県宮崎市⼤字⾚江字⾶江⽥224番地
FAX．0985-56-0136

TEL．0985-56-4111（代）／Copyright © 株式会社デンサン

532023/10/02 17:11

本所・企画管理部 | 福岡県⼯業技術センター

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https://www.ﬁtc.pref.fukuoka.jp/center/org/rpcd/

ホーム > センター概要 > 組織 > 本所・企画管理部

本所・企画管理部
福岡県工業技術センター全体の企画調整部門〒 8 1 8 -8 540 筑紫野市上古賀3 丁目2 -1
電 話 番 号 ： 09 2-92 5-59 77
F A X ： 0 9 2 -925 -7 72 4

• ア ク セ ス 方法はこちら へ

業務内容（職員）
課・ 室

総 務課

研 究企画課

業務内容

予 算 、 財 務会計、人事、庶務

試 験 研 究 の総合企画・調整
試 験 研 究 の成果の管理

研 究 成 果 の普及
情 報交流課中 小 企 業 の技術開発助成
中 小 技 術 者研修の支援

542023/10/02 17:03

会社概要｜企業情報｜⽇鉄ソリューションズ

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https://www.nssol.nipponsteel.com/corporate/overview.html


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2023/10/02 16:56

会社概要｜企業情報｜⽇鉄ソリューションズ

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https://www.nssol.nipponsteel.com/corporate/overview.html





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会社概要｜企業情報｜⽇鉄ソリューションズ

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https://www.nssol.nipponsteel.com/corporate/overview.html

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製造業IoTラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/18 19:33

everiPro > 科目一覧 > ラボ科目 > 製造業IoTラボ

科目一覧
Laboratory
for Industrial IoT 科目一覧
トップ Exercises
履修モデル
履修日程
応募フォームIoT環境におけるエッジデバイスの基本操作とそれを用いたデータ収集解析技術

講義科目

製造業IoTラボ

統計基礎

製造業IoT実践的ラボ演習では，IoTを実現するための組込みシステムやサーバーの仕組みについて理解を深めると共に、データ収集・分析システムの開発を例題として演習を行う。本演習は大きく分けて２つのパートから構成されている。

よくある質問

画像処理
機械学習
IoT概論

（１）小規模組込みシステムの基礎
IoTにおけるセンサデータの収集には通常エッジノードと呼ばれる小規模な組込みシステムを利用することが多い。小規模組込みシステムを実現する方法として以下の２つの方法について学ぶ。
・近年スマートフォン等で広く使用されているARMプロセッサと書き換え可能な集積回路であるFPGA（Field Programmable Gate Array）とがひとつの集積チップ上に混載されているSoC（System on a Chip）をターゲットデバイスとして、それを利用した小規模組込みシステムの開発方法を学ぶ。ARM+FPGAデバイスを利用することにより、様々な応用に特化した組込みシステムを実現できる。
・オープンハードウェアであるRaspberry Piは、ARMプロセッサを使用したSoCチップを搭載しており、またLinuxベースのオペレーティングシステムが動作することから様々な用途に向けて利用できる組込みシステムである。Raspberry Piをエッジノードとして使用する方法につい

論理回路
深層学習
IoTセキュリティ
IoT情報理論
アルゴリズム設計
システム制御工学
センサネットワークて学ぶ。

データマイニング基礎（２） IoT事例 （データ収集・分析システム）

ネットワーク・API

Raspberry Piをエッジノード（センサノード）として使用し収集したデータをサーバー計算機へ転送することで、容易にデータ収集・分析システムを実現することができる。本システムを実現するために必要なネットワークプログラミングなどの基礎技術について学ぶ。
担当講師

問い合わせ

久我 守弘（熊本大学）、稲田 雅嘉（株式会社フュージョンテク）、多久 和
宏（株式会社フュージョンテク）、小林 英徳（株式会社KIS）、菰田 景氏

メカトロニクス
画像処理応用機能安全
信号解析（株式会社KIS）

グリーンテクノロジ
分類

ラボ

授業形態

遠隔

演習科目

授業形態詳細本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

IT基礎1 WEB・情報編

受講日時については日程表をご確認ください。
実習に使用するPCは、以下の要件を満たすものをご用意ください。
OS：Windows10

64bit版 エディション不問

IT基礎2 プログラミングエントリ編
データ基礎

メモリ：8GB以上推奨
CPU：インテルCore i3以上相当（5年以内程度のモデルなら問題ない）

Python入門
プライバシー - 利用規約

58
https://everipro.jp/subject/iotfactory/

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製造業IoTラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/18 19:33

実験ボード等の必要機材は貸与します。

Python Web開発

貸与機材は、修了後に返送いただきます。
別モニタをひとつご用意ください。

ハードウェア記述言語入門（ご用意できない方には貸与もできます。数に限りあり）
時数

16コマ

時間数

24時間

到達目標

・IoTおよび組込みシステムに関する基礎知識を習得する。

FPGA設計データ解析

・Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスを使用し、 FPGA上への周辺回路の実装方法と共に、ARMプロセッサによる制御方法について理解する。
・Raspberry Piを用いたセンサ・アクチェータの制御方法について学ぶ。
・データ収集・分析システムを実現するためのネットワークプログラミング

ラボ科目
製造業IoTラボ
AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ

技術について学ぶ。
難易度★★★

分野別難易度回路：★
組込みシステム：★
Linux：★
プログラミング（Python、HDL、C等）：★
※履修モデルならコース内で学習できます。
※Linuxにあまり詳しくない方はある程度自学しておくことをおすすめします。

履修上の注意追記

生産した製品に対するAIによる不良
自動検知システムの実装に取り組む。
当該企業は、工場ラインを模した不良
自動検知システムを構築・運用していく過程において、課題の設定、ありがちな問題に関する指導、AI学習運用に関する指導を行う。

この科目は「製造業IoTモデル」のラボ科目です。
同モデルの事前学習科目はこちら（推奨科目）
・論理回路
・ハードウェア記述言語入門
・FPGA設計
すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ（取替可）・Python入門
・IoT概論その他
・論理回路の基礎について理解しておくことが望ましい。
・プログラミング言語CあるいはPythonなどのプログラミング経験があると
望ましい。

授業計画

講義：

・内容

・IoTおよび組込みシステムの概要
・Xilinx社製プログラマブルSoC Zynqデバイスの概要
・Raspberry Piの概要
演習：（１）Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスをターゲットとして、簡単な組込みシステムの設計方法について学ぶ。また、Zynqデバイス上で動作するLinuxオペレーティングシステムの実装方法および使用方法について学ぶ。
（２日間４コマ６時間）
使用するFPGAボード：Digilent社製ZYBO Z7-20
・FPGA上におけるプロセッサおよび周辺回路の設計
・ハードウェアとソフトウェアの連携
・ハードウェアモジュールの設計
・応用プログラミング

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https://everipro.jp/subject/iotfactory/

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製造業IoTラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/18 19:33

・Linuxオペレーティングシステムの実装（２）Raspberry Piによるセンサおよびアクチェータ制御（２日間４コマ６時間）
・Raspberry Piによる組込みシステム概要
・Raspberry Piのセットアップ
・センサ信号の入力（ディジタル入力、アナログ入力）
・アクチェータの制御（ディジタル出力、アナログ（PWM）出力）
・液晶ディスプレイの制御
・ディジタル温湿度計の製作（３）データ収集・分析システムの開発事例（２日間４コマ６時間）
・センサからサーバーまでの機器構成、仕組み・機能説明
・稼働管理システム、傾向管理システム概要説明
・活用事例紹介・IoTゲートウェイの送信プロトコル説明・センサーユニットの送信プログラム作成
・クラウド動作確認、まとめ
事前・事後学習・個人所有のノートパソコンでARM+FPPGAへの回路設計・実装を行う場合の内容には、事前にXilinx社製FPGA設計ツールであるVivadoをインストールしておく必要があります。インストール方法については、Moodle上で資料を提供します。
・学習の効率を高めるために、Moodleで提供する資料を予習してきてください。（60分）

成績評価の実施する演習課題を完了すること（100%）

方法
教科書

演習に必要な資料はMoodleにより配布します。

・参考書等
キーワード

組込みシステム、FPGA、プロセッサ-FPGA混載デバイス、ハードウェア-ソ
フトウェア協調処理、Raspberry PiLinuxオペレーティングシステム、ネット
ワークプログラミング

日程履修モデルオリエンテーション
10/7(土)11:00～12:00※全体オリエンテーション後に実施。
※出席の有無は成績評価には無関係ですが、各ラボに分かれて授業内容等を説明するため出席を推奨します。
授業
2/17(土)10:00-17:30、2/24(土)10:00-17:30、3/2(土)10:00-17:30、3/9(土)10:0017:30

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室60https://everipro.jp/subject/iotfactory/

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スマートファクトリラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/18 19:34

トップ

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everiPro > 科目一覧 > ラボ科目 > スマートファクトリラボ

科目一覧
Implementation of Smart Factory
AI技術とIoT機器を用いた基本的なシステム構築方法を理解する

講義科目

スマートファクトリラボ

統計基礎

安価で手軽に活用できるようになったAI技術とIoT機器。これらを活用することで、スマートファクトリー化のためのシステムが比較的容易に構築できることを、実習を通じて体感する。実習では、システムの一例として、AIによる製品の不具合自動検知システムの実装に取り組む。
実装に使われている技術や機器についての知識を深めることにより、複雑なシステムでなければ、AIやIoT技術導入のハードルが高くないことを知ってもらい、その後のAIやIoT技術の手の内化のきっかけにして欲しい。
担当講師

清水 勉（公益財団法人ひろしま産業振興機構）、永山 忍、市原 英行、児島

画像処理
機械学習
IoT概論
論理回路
深層学習

彰（広島市立大学大学院 ）IoTセキュリティ

分類

ラボ

IoT情報理論

授業形態

対面授業形態詳細本科目は対面方式にて実施するため、広島での受講となります。

アルゴリズム設計
システム制御工学受講日時については日程表をご確認ください。

センサネットワーク

時数

16コマ

データマイニング基礎

時間数

24時間

ネットワーク・API

到達目標

・演習を通じてAI技術の基本的な活用方法について理解する。

メカトロニクス・演習を通じてIoT機器の基本的な活用方法について理解する。
・演習を通じてAIとIoT技術を用いた基本的なシステム構築方法を理解する。

画像処理応用・AIやIoTによるサイバー空間と現実課題とのつながりを理解する。

機能安全

難易度

★★★

信号解析

分野別難易度Linux：★

グリーンテクノロジ

Python：★
機械学習：★

演習科目

画像処理：★
※履修モデルならコース内で学習できます。
※Linuxにあまり詳しくない方はある程度自学しておくことをおすすめします。
履修上の注意IT基礎1 WEB・情報編
IT基礎2 プログラミングエントリ編

この科目は「スマートファクトリモデル」のラボ科目です。
同モデルの事前学習科目はこちら（推奨科目）

データ基礎
Python入門

・Python入門
・画像処理

プライバシー - 利用規約

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https://everipro.jp/subject/smartfactory/

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スマートファクトリラボ – everiPro（産業DXリスキリングプログラム）

2023/10/18 19:34
・機械学習

すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ（取替可）・IoT概論

Python Web開発
ハードウェア記述言語入門

・論理回路

FPGA設計・ハードウェア記述言語入門

データ解析

その他
・Linux OSの簡単な操作や、Pythonの簡単なプログラミングができること。
・画像処理や機械学習(AI)の基礎知識を有していると実習の理解が深まる。
授業計画

1回あたり2コマずつの実習とします。

・内容(1) AIによる不具合自動検知システムの概要説明

ラボ科目
製造業IoTラボ(2) 自動検知システムの開発環境およびセットアップ方法の概要説明(3) RaspberryPi上での組込みプログラミングによるセンサデータの取得(4) RaspberryPi上での組込みプログラミングによるベルトコンベアの制御

AIプログラミングラボ
スマートファクトリラボ（モーター制御）(5) RaspberryPiによるセンサデータに基づくベルトコンベアの制御(6) AI活用フロー（学習用データの収集、学習、パラメータ調整、推論）の
概要説明(7) RaspberryPi上でのAIモデルによる不具合検知プログラムの作成(8) 構築したシステムの動作確認と今後の発展・応用についてグループディ
スカッション
事前・事後学習

あらかじめ提供された教材を予習しておく。

の内容

事後に実習内容と課題をまとめたレポートを提出する。

成績評価のレポート内容および実習に取り組む姿勢で評価する。

方法
教科書

教科書：特になし

・参考書等

その他、授業中に必要な資料を配布します。

キーワード

Pythonプログラミング、RaspberryPi、機械学習・深層学習、画像処理

日程

履修モデルオリエンテーション

追記

生産した製品に対するAIによる不良
自動検知システムの実装に取り組む。
当該企業は、工場ラインを模した不良
自動検知システムを構築・運用していく過程において、課題の設定、ありがちな問題に関する指導、AI学習運用に関する指導を行う。

10/7(土)11:00～12:00※全体オリエンテーション後に実施。
※出席の有無は成績評価には無関係ですが、各ラボに分かれて授業内容等を説明するため出席を推奨します。
授業
2/27(火)10:30-18:00、2/28(水)13:00-18:00、2/29(木)13:00-18:00、3/1(金)13:0018:00

北九州市立大学▶ひびきのデータサイエンス(DS)教育推進室© 2023 北九州市立大学ひびきのDS教育推進室

62https://everipro.jp/subject/smartfactory/

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企業等と次年度の連携を示す資料不添付の理由書
北九州市立大学

2017 年度貴省採択事業となる「Society5.0 に対応した高度技術人材育成事業」から、関連企業と広域連合の形成で取組を続いているなかで、長年信頼関係が構築されたなかで企業連携の授業を提供してきた。2022 年度以降、令和 3 年度補正予算採択事業「DX 等成長分野を中心とした就職・転職支援のためのリカレント教育推進事業」、令和 4 年度補正予算採択事業「成長分野における即戦力人材輩出に向けたリカレント教育推進事業」においても引き続き継続した協力関係の下、企業連携授業を行っている。
次年度以降、職業実践力育成プログラム（BP）の自立化運営においても、引続き強固な関係が継続されることが確約されており、現在のところ連携を示す協定書等を取り交わす予定はない。

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（様式４）
関連する職業分野の企業・機関等への周知について
学校等名： 北九州市立大学

課程名： everiPro 産業DXリスキリングプログラム
申請する課程を周知する企業・機関等
・北九州・福岡・広域エリア
北九州市（産業経済局）、福岡県（中小企業技術振興課）、公益財団法人北九州産業学術推進機構、福岡県工業技術センター、北九州情報サービス産業振興協会、北九州市DX推進プラット
フォーム、北九州市IoT推進ラボ、北九州システムインテグレータネットワーク、ふくおかISTシス
テム開発技術カレッジ、九州DX推進コンソーシアム、岡山大学、福岡女子大学、佐世保工業高等専門学校、慶應義塾大学
・熊本エリア
熊本市（経済観光局産業部産業振興課）、熊本県（産業振興局産業支援課）、公益財団法人くまもと産業支援財団、一般社団法人熊本県工業連合会、一般社団法人熊本県情報サービス産業協会、くまもと技術革新・融合研究会（RIST）、くまもとクロスイノベーション協議会、くまもと医工連携推進ネットワーク、株式会社KIS、株式会社フュージョンテク・広島エリア
一般社団法人中国経済連合会、公益財団法人ひろしま産業振興機構（カーテクノロジー革新センター）、中国経済産業局、広島市立大学社会連携センター、マツダ株式会社
・宮崎エリア宮崎県（商工観光労働部企業振興課/商工政策課）、宮崎県企業成長促進プラットフォーム事
務局、公益財団法人宮崎県産業振興機構、宮崎大学産学・地域連携センター、宮崎商工会議所、宮崎県工業技術センター、一般社団法人宮崎県情報産業協会、Miyazaki IT Plus（宮崎市
ICT企業連絡協議会）、株式会社MJC、株式会社セラク、株式会社デンサン

企業・機関等へ周知する方法
・WEBサイト公開
・チラシ・ポスター配布
・メールでの連絡（個別連絡、メルマガ配信）・グループチャットでの案内（既存受講者）
・定例会（委員会）での周知
・関係者・協力機関によるSNS発信・オンライン説明会
・無料公開講座の実施と講座後の広報

企業・機関等へ周知する内容
・プログラムの目的・概要
・プログラムの実績
・プログラムの内容（コース概要、科目シラバス、修了認定、受講料、応募方法等）
・プログラムスケジュール（応募期間・開講期間）
・その他プログラムに関する付帯情報74A/ (
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 ,/*&30 （様式５）「女性活躍」等の１０テーマに該当するプログラムについて
学校等名：

課程名：

北九州市立大学
everiPro 産業DXリスキリングプログラム

該当するテーマ

２ 中小企業活性化

該当する理由このプログラムは、九州・広島地域の主に中小企業を対象とし、特に製造業の効率化・高付加価値化に有効なコースとなっており、中小企業の課題をAIやIoTなどを活用し解決するための実践的な教育プログラムであるため。
現在、第四次産業革命の世界的な潮流の中で、中小企業においても、AI、IoTなどの新しい情報技術による生産性の向上や、DX化による高付加価値化が求められている。このプログラム
は、中小企業の現場と新しい情報技術をつなげることを目的としている。受講者は当プログラム
を通じて、事業のDX化や現場にIoTやAIを導入することによる生産性向上・高付加価値化するためのノウハウを学び、今後の社会に何が必要で何ができるかを判断する能力を得る、という成果を上げることができる。
また、当プログラムでは、人的リソースの少ない中小企業の技術者でも受講しやすいように、多くの科目をVOD講義・オンライン学習にて提供している。
以上のことから、当プログラムは中小企業活性化に資するものである。

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（様式５）「女性活躍」等の１０テーマに該当するプログラムについて
学校等名：

課程名：

北九州市立大学
everiPro 産業DXリスキリングプログラム

該当するテーマ

３ 地方創生（地域活性化）

該当する理由このプログラムは、九州・広島地域の主に中小企業を対象として、当該地域における産業の中心である製造業の効率化・高付加価値化に有効なコースとなっており、地域産業の高度化に資する実践的な教育プログラムであるため。
現在、九州・広島地域では少子高齢化による労働者不足が深刻化し、様々な地域産業での生産性効率化が求められている。このプログラムは、AI、IoTなど、生産性を向上や事業をDX化するための新しい情報技術を地域産業へ普及することを目的としている。受講者は当プログラム
を通じて、事業のDX化や現場にIoTやAIを導入することによる生産性向上・高付加価値化するためのノウハウを学び、今後の社会に何が必要で何ができるかを判断する能力を得る、という成果を上げることができる。
また、受講者の持ち込み課題による実装演習や、講義のフォロー会などを通じて、どのように地域の課題を解決していくか、産業に貢献・還元していくかなどの受講者同士のグループディス
カッションも行う。
以上のことから、当プログラムは地方創生に資するものである。

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（様式５）「女性活躍」等の１０テーマに該当するプログラムについて
学校等名：

課程名：

北九州市立大学
everiPro 産業DXリスキリングプログラム

該当するテーマ

４ DX（AI・IoT等）

該当する理由このプログラムは、産業の高度化、DX化において鍵となる情報テクノロジを中心に取り扱っており、特にDX化に必要な基礎的分野から、AIやIoTを実装するための実践領域までを網羅した教育プログラムであるため。
現在、第四次産業革命の世界的な潮流の中で、中小企業においても、DX化、AI、IoTなどの新
しい情報技術による高度化が求められている。このプログラムは、産業の高度化、DX化において鍵となる情報テクノロジを中心に取り扱っており、特にDX化に必要な基礎的分野から、AIやIoTを実装するための実践領域までを網羅している。
AI分野は、自然言語処理の開発や生成系AI活用によるプロンプトエンジニアリング、画像処理による自動不良検出などの実践的内容が演習に盛り込まれており、IoT分野は、ハードウェアプ
ログラミング、センシングデバイスの構築、クラウドを活用したデータベース構築や分析システム構築などを演習する。これらにより受講者はAI活用スキルやIoTを自作するスキルを手し、業務に活用しDX化を進める足がかりを得ることができる。
以上のことから、当プログラムはDX（AI・IoT等）に該当する。

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「職業実践力育成プログラム」（ＢＰ） 申請等書類リスト※BP：Brush up Program for professional
令和5年10月2日

記入日
学校等名：

北九州市立大学 国際環境工学部

課程名：everiPro 産業DXリスキリングプログラム◆申請＜認定申請＞

チェック欄

１．職業実践力育成プログラム（ＢＰ）申請書✓

２．職業実践力育成プログラム（ＢＰ）への申請について（様式１）✓３．授業科目の概要について（様式２）✓４．企業等との連携について（様式３）✓５．関連する職業分野の企業・機関等への周知について（様式４）✓６．「女性活躍」等の１０テーマに該当するプログラムについて（様式５）✓＜添付資料＞
１．申請する課程の概要が掲載された資料（パンフレット等）（様式１別添）✓

２．要件該当科目のシラバス（様式２別添）✓

３．連携企業等の概要（様式３別添）✓

４．企業等と連携することを示す資料（協定書等）（様式３別添）✓

５．申請する課程を周知する企業・機関等のリスト（様式４別添）

該当なし＜職業実践力育成プログラム認定要件等＞
１．大学等の正規の課程もしくは特別の課程（履修証明プログラム）である✓

２．対象とする職業の種類及び身に付けることのできる能力を具体的かつ明確に定め，公表している
３．対象とする職業に応じ，能力を身に付けるのに必要な実務に関する知識，技術及び技能を修得させる教育課程である✓✓

４．対象とする職業に関する企業，団体等と連携して行う授業，双方向又は多方向に行われる討論を伴う授業その他の実践的な方法による授業その他の実践的な方法による授業が，申請する課程全体の総授業時
数の一定割合以上を占めていること、について（１）「対象とする～授業」について申請する課程全体として①～④の２つ以上を満たしている①の授業を行っている✓②の授業を行っている✓③の授業を行っている✓④の授業を行っている該当なし（２）申請する課程全体の総授業時数の５割以上（原則）を満たしている✓

５．審査，試験その他の適切な方法により学修の成果に係る評価を行っている✓

６．学校教育法第１０９条第１項（同法第１２３条準用含）に定める評価を行い，その結果を公表
している
７． 教育課程の編成及び評価を行うに当たり，企業等の意見を聴くための仕組みを整備している
８．授業の内容や受講者の利便等を勘案し，授業を行う時間，時期，場所等について社会人が受講しやすい工夫を行っている
９．申請する大学等は，直近の学校教育法第１０９条第２項（同法第１２３条準用含）に基づく認証評価の結果が適合に相当する水準である

✓
✓
✓
✓

＜その他＞
１．上記書類のPDF変換時に文字が潰れたり消えたりしていないか✓

２．上記書類のPDF結合時に結合の順番が正しいか✓

３．結合したPDFにしおりをつけたか✓

４．PDFのファイル名が正しいか✓

５．フラットファイル等にタックインデックス等をつけているか✓

６．表紙と背表紙に必要事項が記載されているか✓

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