1. プログラムのねらい

地域中小企業の経営者、DX推進人材、技術職・情報系の担当者を対象に、AIなどの高度技術を活用した実践的なスキルを習得させることを目的とする。特に、Pythonを活用した高度なデータ活用を通じて、企業のDX化を主体的に推進できる高度人材を育成する。

2. 到達目標

高度なデータ活用ができる人材育成

  1. AI・数理最適化を使った高度なデータ活用技術を企業の意思決定に活用できる
  2. 数理最適化の基本概念(目的関数・制約条件・意思決定変数)を理解する
  3. Pythonを活用し、数理最適化モデルの構築方法を習得する
  4. 生産計画、人員配置などの実務課題に数理最適化を適用できるスキルを習得する

3. プログラム内容

原則　講義・実習180分（休憩15分）

第1回9月3日（木）13時30分～16時30分
「ガイダンス:数理最適化で何が変わるのか」
【数理最適化のビジネス事例紹介】
～「最適化=意思決定を自動化する技術」を、受講生同士のディスカッションを交えて理解～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光
第2回10月1日（木）13時30分～16時30分
「Pythonで最適化問題を解いてみる」
【数理最適化に必要なPythonの操作知識】
～数理最適化の基本概念(目的関数・制約条件)の理解～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光
第3回10月22日（木）13時30分～16時30分
「最適化モデルの作り方(モデリング思考)」
～簡単なビジネス問題を例に最適化モデルを作成～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光　
第4回１1月12日（木）13時30分～16時30分
「最適化モデルの構築演習①」
～与えられたテーマに対して、グループ単位で最適化モデルを設計作成したモデルの実装を想定～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光
第5回1月8日（金）13時30分～16時30分
「最適化モデルの構築演習②」
～第４回の続きモデル作成、結果の共有とディスカッション～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光

4. 開催場所

滋賀大学 大津サテライトプラザ　（大津市末広町1番1号日本生命大津ビル）

5. 受講料

無料

6. 定員

20名

7. 対象

  1. 中小企業の中堅・若手社員
  2. 基本的なPythonの知識があり、業務等で活用されている方

※インターネット接続が可能なパソコンをご用意ください。会場のWi-Fiの接続可。
※事前に各位でGoogleアカウントの取得準備をお願いします。

プログラムにおける学びの仕組み

（1）成績評価

課題提出によって各講義の理解度を確認するとともに、評価を行うことで受講生の主体的な学習意欲を促す。

（2）実習の実施

テーマは講師側から提示し、グループごとに最適化モデルを設計し解決案を導出する。各グループごとに解決案を作成することで、多様な視点による課題理解や受講者同士の議論を通じた実践的理解の向上を図る。

講師プロフィール

藤岡 秀光（ディナレッジ株式会社／データサイエンティスト）

山口大学大学院創成科学研究科基盤化学系専攻　博士前期課程　修了

【監修】柴坂 仁志（ディナレッジ株式会社 代表取締役）

能勢鋼材株式会社　執行役員　総務統括部門長
滋賀大学データサイエンス研究科　博士前期課程　修了