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--- archive2022 [2023/04/04 (Tue) 14:57] – 作成 jones
+++ archive2022 [2023/10/06 (Fri) 16:10] (現在) – [AI教育研修のコース案内（2022年度まで）] jones
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-年度までの講習
+===== 農研機構AI教育研修の概要（2022年度までの備忘録）  =====
+  * 本研修は、**予備コース**、**入門コース**、**初級コース**および**中級コース**の4コースで構成され、大学における１単位（90 分 × 15 回）分の学習時間を掛けて実施します。このうち予備コースと入門コースは自習形式です。研修形式としては初級・中級コースを 1 セットとして年 3 回開催予定です。1 回の定員は<color #ed1c24>参集対面形式(初級コースのみ設定)の場合</color> 20 ～ 30 名、<color #ed1c24>オンライン形式の場合</color> 30 ～ 60 名で、原則オンライン形式での開催としています。
+  * 初級コースの受講に当たってはAIに関する基本的かつ予備的な知識として、**大学教養レベルの数学・統計・プログラミング（Python；R）について習得済み**であることを条件としています。この知識が不十分であると初級コースの理解・習得が困難となりますので、確認・復習の意味も含めて**予備コースの自習・復習**をお願いします。合わせて農研機構における取り組み状況を把握していただく目的で入門コースを用意していますので，この**入門コースも自習**していただくようお願いします。入門コースは5本の紹介動画を視聴いただく形式での自習となっています。
+  * 受講について
+    * 初級コースの実施案内は農研機構内のグループウェアであるデスクネッツでお知らせしております。受講を希望される方は、デスクネッツに掲載される受講案内に従って手続きを進めてください。
+    * 初級コース修了後（農研機構内受講者については初級課題合格者のみ）に中級コースの受講を案内しています。
+  * 本研修の修了者（中級課題に合格した農研機構内受講者）は人事記録に記載することができます（受講修了者ご本人が申請します）。
+  * 本研修受講中は、Teams 及び Slack を用いて受講者からの研修内容についての技術的相談を随時受け付けます。
+  * 本研修受講後は、課題によって農情研にてテーマ化したり、OJTを行ったりなどの継続的な支援を行います。
+  * 繰り返しになりますが重要なので今一度。本研修の内容には、__受講の基礎となる数学や基礎統計、プログラミング言語等が含まれていません__。必要に応じて、下記**予備コースを参照しご自身で準備**をお願いします。
+===== AI教育研修のコース案内（2022年度までの備忘録）  =====
+^ コース ^ 目的 ^ 内容 ^ 形式 ^ 時間 ^
+| 予備コース | 予備知識の習得、受講者のレベル合わせ | 数学基礎、統計基礎、プログラミング基礎、AI基礎 | 自習(教材・動画) | 5 時間～* |
+| 入門コース | 予備コース復習・確認、AI全体像・農情研でのAI適用事例を習得 | AI概論、農情研事例紹介 | 自習(動画視聴) | 3 時間 |
+| **初級コース** | **具体的な問題 2 例を対象にした基礎知識を習得** | **スパコンの操作、回帰分析、NARO統合DB、画像認識入門** | **オンライン講義** | **2 日間** |
+| **中級コース** | **機械学習の一般的な知識を習得** | **統計的機械学習、教師なし学習・時系列解析、深層学習** | **オンライン講義** | **3 日間** |
+* 必要な時間数は予備知識の有無によって大きく異なります。
+==== 予備コース  ====
+予備コースは、AI 教育プログラム初級コースを受講するにあたり、必要な基礎知識を習得する目的で設けられたコースとなっています。
+**AI 教育プログラムは、数学、統計、ならびにプログラミング言語の基本的な部分をすでに習得済みの方を対象**にしています。
+これらの基礎項目に関して未習得または不得意な部分がありましたら、以下の資料を参考にして予習・復習を進めてください。
+  * [[startup-guide|予備コースガイダンス]]（想定学習時間：15分）
+  * [[ai-basic|人工知能基礎]]（想定学習時間：60分）
+  * [[math-basic|数学基礎]]（想定学習時間：90分）
+  * 統計基礎（想定学習時間：60分）
+  * [[prg-basic|プログラミング言語基礎]]（想定学習時間：60分）
+==== 入門コース  ====
+予備コースで自習した内容の復習も兼ねて、農業研究におけるAIの関わりやAIについての基本知識、農情研におけるAI研究開発事例について、解説・紹介動画を視聴いただき習得します。
+^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| E-1 農研研究と AI           | 30 分 | 中川路センター長(前) |
+| E-2 AI（人工知能）とは      | 30 分 | 孫主任研究員 |
+| E-3 多変量解析ユニット事例   | 30 分 | 菊井ユニット長(前) |
+| E-4 確率モデルユニット事例   | 30 分 | 孫主任研究員、岸主任研究員 |
+| E-5 画像認識ユニット事例     | 30 分 | 杉浦ユニット長 |
+※ 動画視聴URLは受講が決まった方にお知らせしています。
+==== 初級コース  ====
+初級コース 1 日目：スパコン入門、回帰・統計基礎
+^ 開始時刻 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| 10:00 | B1-1 農研機構計算機環境について    | 40 分 | 江口専門職 |
+| 10:40 | B1-2 スパコン操作入門             | 80 分 | 桂樹主任研究員 |
+| 13:00 | B1-3 データ処理                  | 60 分 | 桂樹主任研究員 |
+| 14:00 | B1-4 回帰分析                    | 90 分 | 孫主任研究員 |
+| 15:40 | B1-5 確率・統計                  | 60 分 | 藤岡ユニット長 |
+初級コース 2 日目：NARO統合DB・物体認識
+^ 開始時刻 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| 10:00 | B2-1 農研機構統合データベース操作入門      | 100 分 | 桂樹主任研究員 |
+| 13:00 | B2-2 深層学習・物体認識                   | 180 分 | 孫主任研究員 |
+| 16:40 | Q1・2: 演習課題①②説明          | 10 分 | 孫主任研究員 |
+==== 中級コース  ====
+中級コース 1 日目：統計的機械学習
+^ 開始時刻 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| 13:00 | I1-1 分類問題                |   120分 | 小林主任研究員 |
+| 15:10 | I1-2 モデル評価              |   70 分 | 孫主任研究員 |
+| 16:20 | Q3: 演習課題③説明          |   10 分 | 小林主任研究員 |
+中級コース 2 日目：教師なし学習・時系列解析
+^ 開始時刻 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| 13:00 | I2-1 教師なし学習             |   90分 | 桂樹主任研究員  |
+| 14:30 | Q4: 演習課題④説明          |   10 分 | 桂樹主任研究員  |
+| 14:50 | I2-2 時系列解析               |   90分 | 岸主任研究員  |
+中級コース 3 日目：深層学習
+^ 開始時刻 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
+| 13:00 | I3 深層学習(物体検出)         |   180分 | 高山上級研究員 |
+| 16:10 | Q5: 演習課題⑤説明             |   10 分 | 高山上級研究員 |
+===== 受講者の皆様へ（2022年度まで） =====
+<wrap em>**【重要】**</wrap> 初級コースを受講される方は、以下の準備をお願いします
+（受講が決まった方には個別に「受講連絡メール」にてご案内します）。
+  - 事前に上記**予備コース**の[[startup-guide|ガイダンス資料]]を確認し、__各人のレベルに合わせて他の資料も目を通し予習__してきてください。
+  - 受講連絡メールにしたがって**入門コース**の動画(YouTube上)を視聴受講してください。
+  - AIスパコン「紫峰」のアカウントをお持ちでない受講者の方にはアカウント取得をお願いしています（必須）。受講連絡メールにしたがってアカウント取得・利用準備を行ってください。すでに紫峰アカウントをお持ちの方はそのアカウントで受講いただきます。<color #ed1c24>いずれの場合も以下の紫峰利用者ポータル内の手引きに従って、Miniconda(Anacondaのコアセット)、Jupyter Lab、RStudioの導入を済ませておいて下さい</color>。
+    * [[https://portal.rcait.naro.go.jp/ai_user/|AI研究用高性能計算機システム 利用者ポータル]]
+    * 問題、不明点等がありましたら、別途ご案内するTeamsまたはSlackでご連絡ください。
+  - 参集対面形式で実施の場合は講習当日、利用準備を済ませたノートPCを会場に持参してください。
+  - オンライン形式で実施の場合は各職場内のデスクトップPC等（紫峰接続準備を済ませたもの）で受講できます。
+  - <color #ed1c24>参集対面形式での実施の場合</color>、コロナ感染防止に関する{{:2021様式2-3誓約書_AI教育初級コース(1).docx |誓約書}}(6月22日様式改訂)をダウンロード、印刷の上、直筆で署名して当日お持ちください<color #ed1c24>（オンライン配信形式の場合は不要です）</color>。