ご案内GENERAL INFO
セミナーの概要
データサイエンス・エンジニアリング（DS＆E）の世界は、ChatGPTの登場以来、その適用領域と多様性が爆発的に広がっていますが、さまざまな技法・ツールが登場する中、どれが生き残ってゆく（定着する）のか誰にも分からない状況にあります。このような中では、専門家に丸投げしたり、あるいは、流行りを追いかけたりすることになりがちですが、AI革命を生きるには、すぐに陳腐化する表層ではなく中身＝本質を理解していることや、どこから手をつけどう学んでゆくと良いか土地勘を持つこと、が重要です。具体的には、DS＆Eの背後にある理論や処理プロセスを理解すること、誤りなく使えること、結果を正しく解釈できること、何が出来・何が出来ないかを知ること、そして、何が新規で意義深いかを判断できること、が必要となります。本講義では、データ分析から社会実装までの基層的なデータ・リテラシーを、大学院レベルで、短期間・集中的に講義します。これにより、受講者が受講後、AI社会を生きる自分なりの術を構築してゆくことが期待されます。
受講対象者
新学習指導要領を境にデータ・リテラシーを自然に身に付けた世代が現れ、今後、社会が急激に変わってゆくことから、現役世代のリカレント教育が急がれます。そこで、データサイエンスに関して教養以上の理解を得たい方、統計の学習に留まらない実践的なデータ分析・ソリューション構築に興味のある方、大学院（修士課程, 博士後期課程）入学希望の方、参加者同士のネットワークを構築したい方、などを対象とします。
日程・時間・実施形態・会場
- 日程
- 2025年8月20日（水）・23日（土）・27日（水）・30日（土）、9月3日（水）・6日（土）・10日（水）・13日（土）・17日（水）・20日（土）
※やむを得ず休講が生じた場合の代替日：9月27日（土） - 時間
- 水曜日は18:30-21:00（150分、休憩10分を含む）、
土曜日は9:30-12:00（150分、休憩10分を含む） - 募集開始
- 5月20日（火）（予定）
- 実施形態
- a. 全員, ネットワーク接続できるPCの持参をお願いします. OSはWINDOWS 10以降, /MacOS 10.13 High Sierra以降でお願いします.
また, 情報共有のためzoomを使いますが, ハウリング防止のためヘッドセットをご用意ください。
b. 対面での授業とグループワークを行います（対面参加をお勧めしますが, やむを得ずオンライン参加される場合は, 学習効率が下がることをご承知おきください）。
c. 講義室に来られなくなった場合は, 早めにご連絡お願い致します。
d. Google Colaboratoryを使用します（https://colab.research.google.com/?hl=ja）。 使ったことがない方は, 予習ビデオを準備しますので, 視聴の上, ご参加ください。
e. Python未学習の方は基礎クラスからの参加をお勧めします。 この場合, 予習ビデオの他に簡単なドリルも準備しますので, 基礎クラス開始前にビデオの視聴及びドリルをこなした上で, ご参加ください。
f. ソリューション構築クラス・総合演習クラスでは生成AIを使用します。 ChatGPT Plusの使用料の自己負担をお願いします（税抜20$/月）。 登録方法は, ソリューション構築クラス開始前にお知らせします。 - 会場
- 東京科学大学 田町キャンパス キャンパス・イノベーションセンター
開講コース
MANAGEMENT of DATAセミナーでは、5つのクラスの組み合わせからなる5のコースを設置しています。
（各コース、クラスの内容や日程などの詳細はシラバスをご覧ください。）
5のコース
総合コース（下記の①②③④⑤のクラスを履修） 番号：MOD-2025-S
アレンジ履修1（下記の②③④⑤のクラスを履修） 番号：MOD-2025-1
アレンジ履修2（下記の①②③のクラスを履修） 番号：MOD-2025-2
アレンジ履修3（下記の②③のクラスを履修） 番号：MOD-2025-3
アレンジ履修4（下記の④⑤のクラスを履修） 番号：MOD-2025-4
5つのクラス
①基礎クラス（2セッション）
②機械学習クラス（2セッション）
③テキスト分析クラス（2セッション）
④ソリューション構築クラス（2セッション）
⑤総合演習クラス（2セッション）
各コース・クラスの詳細
修了証書授与
- 事前に総合コース、または、アレンジ履修1にお申し込みの方を対象とし、基準を満たした受講生に修了証書を発行・授与。
（修了証書のサンプル）
講師陣・コーディネーター
 中井 豊 |
 三好昭生 |
 淀 薫 |
 中村伸也 |
 猪原健弘 |
中井 豊 NAKAI Yutaka
（芝浦工業大学・名誉教授, 東京科学大学・非常勤講師）
2003年東京工業大学大学院社会理工学研究科・価値システム専攻, 博士後期課程修了, 博士（学術）
宇宙開発事業団主任開発部員, 三菱総合研究所研究部長, 日本学術会議・社会学委員会・連携会員, 芝浦工業大学教授を歴任
東京科学大学・リベラルアーツ研究教育院 非常勤講師
関西大学・ソシオネットワーク戦略研究機構・非常勤研究員
専門分野は数理社会学, ソーシャル・データサイエンス.
三好 昭生 MIYOSHI, Akio
（株式会社インサイト代表取締役）
1999年東京大学大学院工学系研究科・システム量子工学専攻, 博士課程修了, 博士（工学）
株式会社間組技術研究所, 及び日産自動車株式会社宇宙航空事業部勤務, 1999年10月に株式会社インサイトを創業し, 代表取締役を務める
計算工学会「機械学習の工学問題適用に関する研究会」幹事(2019年4月から)
2018年よりデータサイエンス勉強会を自社イベントとして開催
2024年6月より, LLM及びプロンプトエンジニアリングに関するセミナーを自社イベントとして開催
専門分野は計算力学, ソフトウェアユーザインタフェース, 人工知能, データサイエンス, 生成AI
所属学会:日本機械学会, 日本応用数理学会, 人工知能学会, 粉体工学会, 交通工学研究会
淀 薫 YODO, Kaworu
（株式会社インサイト 技術開発部主査）
2000年九州大学工学部機械工学科卒業, 学士（工学）
2001年株式会社インサイト入社.
2023年秋より、機械学習やデータサイエンスに関連する業務に従事。
2024年6月より, 社内LLM開発プロジェクトに従
専門分野は計算力学, ソフトウェアユーザインタフェース, データサイエンス,生成AI
所属学会:日本機械学会
中村 伸也 NAKAMURA, Shinya
（株式会社インサイト技術開発部）
2011年 早稲田大学大学院基幹理工学研究科 数学応用数理専攻 博士後期課程満期退学
株式会社インサイトに2011年に入社後、主にGUIやアルゴリズムなどのソフトウェア開発業務に携わる
2019年ころから、機械学習やデータサイエンスに関連する業務も行っている
専門分野は数学, 計算力学, 機械学習, データサイエンス, 生成AI
所属学会:日本機械学会
猪原健弘 INOHARA、 Takehiro ※コーディネーター
（東京科学大学・教授）
東京科学大学リベラルアーツ研究教育院所属
東京工業大学助手, 同講師, 同准教授, 同教授を経て, 2024年10月から現職
専門の教育研究分野は意思決定, 合意形成, 紛争解決. 目標は, 社会における意思決定問題をモデル化・分析し, 私たちの生活に有用な, 社会の振る舞いについての知識を獲得すること, および, そのようなことができる人材の育成