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--- archive2022 [2023/04/04 (Tue) 15:01] – アーカイブ整理（2022までの記録） 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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-===== 農研機構AI教育研修の概要（2022年度まで）  =====
+===== 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。
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   * 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）  =====
+===== 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* |
+| 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** | **オンライン配信** | **2 日間** |
+| **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** | **オンライン配信** | **3 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** |
-| <color #c3c3c3>応用コース</color> | <color #c3c3c3>機械学習の応用技術の習得</color> | <color #c3c3c3>テーマごとに特論（準備中）</color> | <color #c3c3c3>オンライン配信・個別開催</color> | |
 * 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。
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   * [[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）
-  * {{ :Basic_Stat_ver1.2.pdf|統計基礎}}（想定学習時間：60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）
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 ^ 内容 ^ 時間 ^ 担当 ^
-| E-1 農研研究と AI           | 30 分 | 中川路センター長 |
+| 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) |