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
MMDS 高度AI人材育成プログラム（データサイエンス分野）
HRAM リスキリング講座（チャレンジ）

科目1：計算生物学

概要

数理モデルとシミュレーションによって生命動態を再現して臨床医学に応用します。

習得できる能力

データ分析、数値シミュレーション、数理モデリング

科目2：ロボティクス

概要

少子高齢化の下でのAIによる介護補助、東京オリンピックを契機としたスポーツ競技への脚光、コロナ禍の巣ごもりが強いられた状況での運動の重要性の再認識など、近年、運動センシング技術の発達による運動のDX化が進んでいる。
本科目では、数学・統計・機械学習・バイオメカトロニクス・プログラミングなどの観点から、身体運動をデータ科学するためのリテラシーおよびスキルを取得し、在宅勤務で生ずる職場の課題や医療機関での介護の問題に取り組む。

習得できる能力

画像処理による骨格検出・身体運動のデータ化 / データ科学・機械学習の分析 / 歩容解析・転倒予知 / 身体運動のビッグデータ / スポーツ・製造工程のスキル抽出 / 日常生活の行動認識アプリケーション

科目3：人工知能

概要

現行の機械学習は外挿を苦手とする。また、複数のAIシステムが動作する環境ではフラッシュクラッシュのような不安定な状態を引き起こす。AIの社会実装を目指すにはこれらの問題を克服する必要がある。
本科目では企業でのAIシステム構築における課題を先取りし、その解決に取り組む。

習得できる能力

人工知能とゲーム理論、また基礎理論とフィールドの観点から、人と機械、機械と機械の集合知を実現する、AIに関するリテラシーとスキルが取得できる。

概要

AIを用いた知能エージェントとヒトとのコミュニケーションの質は、現時点ではヒトとヒトとのインタラクションに遠く及ばない。AIとヒトが互いの状態を理解しながら協調的な行動をとるための技術・仕掛けの開発が急務である。
本科目では、ヒトとAIの能動的インタラクションに対する数理モデルの構築と行動実験を通して、ヒトの心的状態を推定するAIの実装、データサイエンスを用いてヒトの行動・意思決定を解析して教育産業や職場での人材育成の課題にアプローチする。

習得できる能力

対話型エージェント実装技術（深層学習・Reservoir computing） / 機械学習アルゴリズム実行のためのプログラミング技術 (Python・R) / ベイズ統計を基礎としたヒトの行動データ解析技術 (R・Python)

科目5：数理工学

概要

計測データによる数理モデル構築とシミュレーションデータの解析による計算コストの削減に取りくみます。

習得できる能力

データ駆動モデリング、数学解析、数値シミュレーション

科目6：情報工学

概要

マンツーマンの指導により社内DXイノベーションのリーダーを育成します。

習得できる能力

課題設定力、全体俯瞰力、データ解釈力