2018年10月の農研機構農業情報研究センター（農情研）発足以来、Python入門、機械学習ワークショップとして開催してきた講習会を、
2020年度から「AIスパコン紫峰」および「農研機構統合DB」を活用した 農研機構AI教育プログラム として再構成し、
講師陣もより充実させて開催してきました（2022年度までの講習）。
2023年度からは、2022年度までの講習実績を踏まえ、それまで予備コースとして受講前自習（セルフラーニング）をお願いしてきた内容に基づき、特にこれからAIを学ぼうとする初習者向けを意識した講習として「データサイエンス基礎」コースを設定しました。このコースでは、AIに取り組むために必要となる数学・基礎統計、コンピュータ操作（Linux系）やプログラミング言語（Python、R）について学びます。
この「データサイエンス基礎」コースを修了された方は、申請により「機械学習」コースを受講することができます。この機械学習コースではAIの基本である機械学習（深層学習を含みます）の概略(入り口)について学びます。
2024年度のAI教育研修は、第1回を農研機構新規採用者向け(会期4月～8月)、第2回を農研機構内外職員(申し込み制、会期10月～翌2月)で実施しました。第1回は機構内部のみで46名が受講、第2回は内部29名、外部14名が受講しました。
2025年度のAI教育研修は、2024年度を継承する形で、第1回を農研機構内新規採用者向け(会期4月～8月)に開催し、49名が受講し9月末をもって終了しました。10月からは第2回を開催中で、農研機構内外職員（申し込み制、会期10月～翌2月）43名が受講予定です。現在、受講予定の皆様は受講準備を整え、多くの方がデータサイエンス基礎コースに取り組み始めているところです(10月上旬現在)。
2025年10月9日
2025年度第2回（機構内外職員等対象、申し込み制・募集済み）開催中。
機構内部からは40名、機構外部からは3名の方々が受講予定となっています。
ほとんどの方がデータサイエンス基礎コースの受講準備中か、受講準備を終えデータサイエンス基礎コースの受講を開始したところです。
| コース | 内容 | 形式 | 所要時間* |
|---|---|---|---|
| 数学・基礎統計 | 線形代数、微積分、基礎統計、データ分析 | オンライン | 180分 |
| R | R/RStudio/Rmarkdown、データ型、文法、パッケージ、可視化、データ分析 | オンライン | 360分 |
| Python | Python 環境構築、データ型、文法、パッケージ、可視化、データ分析、ファイル処理 | オンライン | 360分 |
| UNIX | CUI / GUI 紹介、ディレクトリ、基本コマンド、その他コマンド、nano エディタ | オンライン | 360分 |
| 統合DB | 統合DB概要、データセット、メタデータ、基本操作 | オンライン | 90分 |
| AI概論 | AI概略、農研機構(農情研)研究開発事例紹介 | オンライン | 120分 |
* 教材動画視聴時間(標準再生)のみ、演習操作等の時間は含みません
2022年度までの研修実績・結果に基づき、機械学習全般の知識やデータに対する考え方など、これからAIを習得していく際の入り口となる知識・スキルの獲得を目指します。代表的な個々の機械学習手法については、外部教材やクラウド環境利用へ誘導し、独学・自習での習得を後押しします。
| 講義内容 | 形式 | 所要時間* |
|---|---|---|
| 機械学習入門（概観、データに対する考え方、解析・手法選択の道筋、個別手法の学習教材紹介、など） | オンライン | 120分† |
| 時系列解析 | オンライン | 90分 |
| 深層学習入門 | オンライン | 120分 |
| (以下は機械学習コース受講者の内の希望者のみ) | ||
| AIスパコン「紫峰」について | オンライン | 40分 |
| AI適用研究開発事例に基づく機械学習体験・習得「物体検出実習：ウンカ判別」 | オンライン | 140分 |
* 教材動画視聴時間(標準再生)のみ、演習操作等の時間は含みません
† この他に外部教材(MS Learning)による自習時間(一般的な機械学習についてコース選択制：自分の目的に合わせて必要なコースを選択的に受講)が発生します
データサイエンス基礎コースを受講される方は、以下の概略受講手順をご確認ください（詳細については受講開始時にお知らせします）
正式な受講のご案内・申し込み等については、農研機構公式サイトの機構研修案内ページ以下をご確認ください。例年7月頃に第2回の開催案内と受講者募集を掲載します。2025年10月現在、2025年度第2回の募集は終了しています(第2回開催中)。次回は来年度となりますが、現時点で未定です(決まり次第、このページ更新にてお知らせ予定)。
外部受講に当たっては一部講座において機構外部から農研機構内リソースにアクセスする必要があることから、受講(募集)定員を最大10名としています(農研機構内リソースを必要とする講義を受講しない場合は受講定員の制限を受けません)。受講希望者多数の場合など、事務局での選考により受講者を決定させていただく場合がありますので予めご了承ください。
受講者の決定・通知は例年9月中～下旬頃を予定しています。受講が決まった方には研修運営事務局から受講準備・受講内容等の諸連絡をさせていただきます(9月末～10月上旬目途に)。受講準備が整うと受講開始となります(10月上旬～)。以降は自習形式にて各自で進行管理いただきながら受講していただきます。
通常、データサイエンス基礎コース→機械学習コース(→［オプション］紫峰利用深層学習講座）の順に受講いただきますが、経験・知識をお持ちの場合は、データサイエンス基礎コースの習熟確認問題を提出いただくことで、機械学習コースに進むことができます。データサイエンス基礎コースの習熟確認問題提出は本コースの受講確認を兼ねていますので、問題に取り組み提出いただくようお願いします。