九⼯⼤型 AI戦略2019
宮野英次
数理・DS・AI教育推進室
九州⼯業⼤学はじめに1

⾃⼰紹介• 宮野英次（MIYANO, Eiji）– 教育⾼度化本部
数理・DS・AI教育推進室

https://www.kyutech.ac.jp/mdash/– 情報⼯学研究院知能情報⼯学研究系– Kyutech Algorithms Grouphttps://sites.google.com/view/eijimiyanokyutech/• 組合せ最適化• 組合せアルゴリズム論2

九州⼯業⼤学の紹介

３キャンパス ２学部 3⼤学院

若松キャンパス

334名

⼤学院⽣命体⼯学研究科

学⽣数5,595名
⼥⼦数 868名(15.5％)
留学⽣数214(3.82％)

⼾畑キャンパス

2,959名⼯学部 / ⼤学院⼯学府
福岡県

現在地

飯塚キャンパス

2,312名情報⼯学部 / ⼤学院情報⼯学府

3九⼯⼤のデータ（2022年度）

www.kyutech.ac.jp

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ローカル5G/Beyond5G

未来志向キャンパス
コンテナ型AI無人店舗con-techPorto棟Ee.house

GYMLABO

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九工大における数理・DS・AI教育

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概要• 過去（2016年〜2021年）– 内閣府・AI戦略2019– これまでの取り組み– 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
2021年度 リテラシーレベル認定• 現在（2022年〜）– 数理・DS・AI教育強化コンソーシアムへの参加– 数理・DS・AI教育推進室の設置– 2023年度 応⽤基礎レベル＋プラス 全学認定
– 現在の活動の紹介
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AI戦略20198

九⼯⼤型 AI戦略2019 (1)教育接続・連携PF推進本部
⾼⼤接続センター
STEAM教育推進室

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STEAM教育・取組事例(1)• 2016年10⽉〜2018年3⽉
理数教育⽀援センター
飯塚分室 室⻑• 2018年4⽉〜2022年3⽉
STEM教育推進部⾨
副部⾨⻑
• 2022年4⽉〜
STEAM教育推進室

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STEAM教育・取組事例(2)• 2016年10⽉〜2018年3⽉
理数教育⽀援センター
飯塚分室 室⻑• 2018年4⽉〜2022年3⽉
STEM教育推進部⾨
副部⾨⻑
• 2022年4⽉〜
STEAM教育推進室
講師： 齊藤剛史
数理・DS・AI教育推進室

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STEAM教育・取組事例(4)• 2016年10⽉〜2018年3⽉
理数教育⽀援センター
飯塚分室 室⻑• 2018年4⽉〜2022年3⽉
STEM教育推進部⾨副部⾨⻑

2023年8⽉5⽇
第31回九⼯⼤わくわく科学教室『キラキラ万華鏡を作って学ぶ〜光の反射実験〜』• 2022年4⽉〜
STEAM教育推進室
講師： 藤本晶子
数理・DS・AI教育推進室

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九⼯⼤型 AI戦略2019 (2)
一部対応

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九⼯⼤型 AI戦略2019 (2)• 2016年度 「成⻑分野を⽀える情報技術⼈材の育成拠点の形成(enPiT)」に選定– ビッグデータ・AI教育のためのenPiTコース– AI技術等を⽤いて具体的な課題解決できる⼈材育成

学部⽣対象

他⼤学との連携2019年度，2020年度は九州産業⼤学から3名の学⽣を受け⼊れ

14九⼯⼤型 AI戦略2019 (3)高度データサイエンティスト育成事業

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九⼯⼤型 AI戦略2019 (3)• ADS事業• 2018年度 「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」による「九州コンソーシアムによる副専攻型⾼度データサイエンス教育プログラム」– 申請代表⼤学 九州⼤学
– 共同申請⼤学 熊本⼤学，九州⼯業⼤学– ⼤学院「データサイエンスコース」設置– 社会⼈向け公開講座の開催– 近隣⼤学での特別講義，⾼校⽣向け特別講義– 2022年度まで
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ADS事業・取組事例(2)• Moodle LMS + Google Colab を⽤いた遠隔講義

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ADS事業・取組事例(3)• 動画教材による振り返り（余暇時間での受講）

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ADS事業・取組事例(4)• Google Colab による演習

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九⼯⼤型 AI戦略2019 (4)MDASHプログラム
数理・データサイエンス・AI
教育プログラム

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MDASHプログラムの準備• 2018年度 情報⼯学部改組– 知能情報⼯学科にデータ科学コース，⼈⼯知能コース，メディア情報学コースを設置し，応⽤基礎レベ
ルの教育• 2019年度 AI⼈材育成の‟グッドプラクティス”に採択– 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度検討会議– データ科学コース/⼈⼯知能コース/メディア情報学コースが，応⽤基礎レベルの事例として採択

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MDASHプログラム• 2021年 「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定– 全学的な取り組みに対して認定．2026年度まで
https://www.kyutech.ac.jp/campuslife/mdash.html

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リテラシーレベル概要

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応⽤基礎レベル概要
数理・データサイエンス・AIの知識を様々な専⾨分野へ応⽤・活⽤できる高度な技術者
工学部

４年次

高年次
Ø 数理・データサイエンス・AIの多様性に対応できる能力
Ø データ活用の実践的能力

３年次
２年次

情報工学部

●■

情報処理応⽤●■情報処理基礎● データ構造とアルゴリズム■◆情報⼯学基礎実験〇 線形代数Ⅱ・同演習●■◆情報リテラシー●●●※記号の意味● データ表現とアルゴリズム■ AI・データサイエンス基礎◆ AI・データサイエンス実践〇 選択項目の授業科目

自然言語〇 確率・統計●■◆情報PBL〇 線形数学Ｂ

１年次

様々なデータの活用

解析Ⅰ・同演習
線形代数Ⅰ
離散数学Ⅰ

● 計算機システムⅠ● プログラミング■〇情報⼯学概論

バイオ宇宙天気

自動運転

工場

農業

低年次
Ø 専門分野と数理・データサイエンス
・AIとの関係
Ø 学ぶことの意義
Ø 数理的な知識の基礎固め
Ø 数理・データサイエンス・AIのリテラシー
レベル及び 応用基礎レベルの知識修得

Mathematics

Data ScienceAI

充実した学修環境
Ø プログラム改善
Ø 高度なITスキルを有する多くの教員による指導
Ø 自己点検教育高度化推進機構
Ø ノートPC必携化（BYOD）による教育のICT化Ø 学内のすべての場所で高速なWi-Fi
数理・DS・AI教育推進室
Ø コワーキングスペースの提供Ø 日本人学生の海外派遣支援
Ø 講義教材配布や課題提出が可能な学習支援システムMoodleØ シラバス閲覧・出欠確認・成績確認のための教務情報システムLiveCampus
Ø GPUサーバの提供や、GPU勉強会やディープラーニング等AIの学習教育を行うAI工房
Ø 産学連携プロジェクトKCL（Kyutech Code LAB）

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学修成果の可視化• 学びの振り返り（学習教育センター）25

学習環境の提供• ラップトップPCの必携化• 学内における wifi の強化• 教務情報システム LiveCampus• Moodle LMS

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AI⼯房・取組事例(1)• AI⼯房– MDASH教育を４年次の卒業研究につなげるため，⾼度なAI技術学習環境を提供する– 所属研究室にAI計算機材が無い場合でも，学⽣がAI計算機材を利⽤できるようにする– 全学⽣・教員が興味・必要に応じてAI計算機材を利⽤できるようにする

担当： 花沢明俊
数理・DS・AI教育推進室

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ここまでのまとめ

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まとめ• 九⼯⼤型 AI戦略2019– ⼯学系単科⼤学であるため数理・DS・AI教育の導⼊は⽐較的スムーズに進んでいる– すべてのレベルについての対応を⾏っている• ICT技術– 情報基盤／学習教育センターによるシステム整備– Moodle LMS, ZOOM, Google Colab– eポートフォリオ，教務情報システム– 動画コンテンツの積極的な利⽤
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データサイエンス・AI研究センターの設置（2023年6月）
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研究センターとの協⼒（2023年6⽉設置）
データサイエンス・AI研究センター

センター名Data Science and AI Research Center
設置年

2023年6月

研究テーマ

データサイエンスおよび AI の基盤となる情報技術の研究開発

センター長

齊藤 剛史

構成員
1

⿑藤

2

剛史

情報⼯学研究院

8

坂本 ⽐呂志

情報⼯学研究院

井 智弘

情報⼯学研究院

9

嶋⽥ 和孝

情報⼯学研究院3

岩⽥ 通夫

情報⼯学研究院

10

武村 紀⼦

情報⼯学研究院

4江藤 宏

情報⼯学研究院

11

⽵本 和広

情報⼯学研究院

5岡部 孝弘

情報⼯学研究院

12

濱野 桃⼦

情報⼯学研究院

6

川原 僚

情報⼯学研究院

13

藤本 晶⼦

情報⼯学研究院

7斎藤 寿樹

情報⼯学研究院

14

宮野 英次

情報⼯学研究院

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データサイエンス・AI研究センター

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