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を活用した予測分析や機械学習を中心と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

機械学習や数理最適化など高度なデータ活用ができる人材を育成する

  1. 機械学習（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）や数理最適化の特徴や応用例を学び、課題に応じて適切な手法を選択できるようになる
  2. Pythonを活用したハンズオン学習を通じて、機械学習、数理最適化の実践的なスキルを習得する
  3. 実務上想定される課題を解決するプロセスを体験する

3. プログラム内容

原則　講義・実習180分＋質疑応答（休憩15分）

第1回11月11日（火）13時30分～16時45分
「本プログラムのガイダンスとGoogle Colaboratoryを用いたPythonの基本操作」
～Pythonの基本文法とライブラリを用いたデータ処理・可視化の実習を行う～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光
第2回12月2日（火）13時30分～16時45分
「機械学習の概要と回帰分析の学習・実践」
～機械学習の全体像を理解し、与えられたデータを使って線形回帰を実際に適用する～
担当講師：ミラカン合同会社　大西皓登
第3回12月18日（木）13時30分～16時45分
「回帰分析を用いた実務上想定される課題の解決」
～実務データの前処理、回帰モデルの構築・評価・改善までを学ぶ～
担当講師：ミラカン合同会社　大西皓登　
第4回１月15日（木）13時30分～16時45分
「数理最適化の概要とPythonを用いた最適化問題の解き方」
～数理最適化の考え方を学び、シンプルな最適化問題を手計算やPythonで解いてみる～
担当講師：ディナレッジ株式会社　藤岡秀光
第5回2月12日（木）13時30分～16時45分
「数理最適化を用いた実務上想定される課題の解決」
～最適化手法を使い、現場に役立つ計画(スケジューリング)を作成する～
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

10～20名程度

7. 対象

  1. DXプロジェクトを推進する中小企業の経営者
  2. 日常業務でデータを扱った経験がある実務担当者（Python基本操作など）
  3. データ分析やAI技術を業務に活かしたい技術職・情報系の担当者など

※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）成果物の作成

学習の成果を形にするため、実務を想定した課題を解決するコードを成果物として作成し、学習の達成感や実践力の向上につなげる。

（2）ハンズオン学習、実習の実施

学習した内容をその場でコードに起こし、実際に実行・検証することで、理解を定着させ、学んだ知識を実践的に活用できるようにする。

（3）実務上想定される課題の解決

実務で直面する可能性のある課題を題材にすることで、学習への動機づけを高め、実務応用力の獲得を目指す。

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）

第1回・第4回・第5回講師
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

大西 皓登（ミラカン合同会社／データサイエンティスト）

第2回・第3回講師
滋賀大学データサイエンス研究科　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