リバネスユニバーシティー開講コースヒューマノームAIコース2022

ヒューマノームAIコース2022

コース開発者/プロフェッサー


株式会社ヒューマノーム研究所 代表取締役社長 瀬々 潤(Jun Sese)
博士(科学)。東京大学助教、お茶の水女子大学・准教授、東京工業大学・准教授、産業技術総合研究所・研究チーム長を歴任。機械学習・数理統計の手法開発および生命科学の大規模データ解析を専門とする。2017年「人が健康で幸せに暮らせる社会づくりに取り組む」株式会社ヒューマノーム研究所を設立。本コースでは「生々しい現実とデータの世界との両方の「感覚」を持つリアルデータサイエンティスト」をコンセプトに、マレーシアと日本の受講生とともに共同プロジェクトを考案します。

受講登録方法

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カテゴリ

概念教育(企業連携コース)

概要

共催
株式会社リバネス、株式会社ヒューマノーム研究所、Leave a Nest Malaysia Sdn. Bhd.
期間
6月〜9月(金曜開催:17:00-19:30・全11回)
場所
全講座とも原則オンライン実施。状況に応じて、日本国内・マレーシア国内でオフラインミーティングの機会を設ける可能性あり。
定員
日本クラス(10名)・マレーシアクラス(5名) 
※2022年度のプレ講座の定員です
対象
①生命科学分野でデータ解析を実施した経験のあるポスドク、学生、社会人
②マレーシアの大学に所属する情報科学・機械工学分野のポスドク、学生、社会人
使用言語
日本語および英語
参加費
通常クラス(495,000円)・視聴のみ(99,000円) ※別途決済手数料(3.6%)が発生いたします
(通常クラスには、学生、ポスドク向け特別割引を予定)

コース構成
1.AI基礎講座(全5回)
2.ヒューマノームAI講座(全6回)

コース設置趣旨

社会課題を解決し地球貢献を実現するには、適切な課題設定、的確な計測、そして、計測データの解析結果に基づく解決策の導出が必要です。この根幹となるのがデータ解析を行うデータサイエンティストですが、2030年には国内で最大14.5万人不足すると見込まれ、世界的にもデータ解析の技術力を持つ人材不足が叫ばれています。更に、一般的なデータサイエンスのスキルに加え、ヒューマノーム研究所が目指す「健康が当たり前の世界を実現する」という課題設定レベルまで発想してシステム創造を牽引できるフルスタックのデータサイエンティストの育成体制は皆無です。そこで、リバネスユニバーシティーとヒューマノーム研究所は「ヒューマノームAIコース」を開講し、「人間とは何か」という根源的な問いをベースに持ちながら、AIとテクノロジーの融合でデータサイエンスを通じて社会課題の解決に挑むリーダー人材の育成を目指します。

※2022年はプレ開講、2023年より本開講となります。

Humanome AI Course
In this course, you will devise a joint project with students from Malaysia and Japan based on the concept of “Real Data Scientists who have a ‘sense’ of both raw/vivid reality and data world.

本コースで育成される力

このコースを受講し終えるときには、以下の「リアルデータサイエンティスト」にとって重要な概念を身につけます。
実践を通じて、概念を整理し、フィードバックを受けます。
・ リアルな世界で情報収集し、解決したい課題を言語化する
・ 解決したい問題を、計算可能な問題へと落とし込む
・ 対象者に合った計測方法を提案する
・ 解析結果をもとに、より現実に則した計測・解析システムを提案する
・ 計測対象者もチームの一員として、チームビルディングする
・ 継続可能な計測システムを構築する

2022年度開講日程

<AI基礎講座 Pre-training>
06/03(金)17:00-19:30 【講義1・ゼミ】
06/10(金)17:00-19:30 【講義2・ゼミ】
06/17(金)17:00-19:30 【講義3・ゼミ】
07/01(金)17:00-19:30 【講義4・ゼミ】
07/08(金)17:00-19:30 【講義5・ゼミ】

<ヒューマノームAI講座 Humanome AI course>
07/22(Fri)17:00-19:30 【Guidance & Team Meeting】
08/05(Fri)17:00-19:30 【Class Discussion#1 & Team Meeting】
08/19(Fri)17:00-19:30 【Class Discussion#2 & Team Meeting】
09/02(Fri)17:00-19:30 【Class Discussion#3 & Team Meeting】
09/16(Fri)17:00-19:30 【Class Discussion#4 & Team Meeting】
09/30(Fri)17:00-19:30 【Final Report】

1.AI基礎講座 Pre-training<全5回・2ヶ月>

対象者①のみ受講
複雑で多様化する実社会の課題をAIで解決するためには、AI・数理統計・機械学習の基礎を理解し、最新手法を学び続けながら実課題に向き合う必要があります。本講座は、専門的な知識だけでなく、データサイエンスを駆使して実社会の課題解決に挑んできたスタートアップ企業のエンジニアが蓄積した知識を盛り込んだ、実践的な内容になっています。

講義1:データ解析の全体像を掴む
データ解析(AI・機械学習)に関して歴史および概観を導入する。更に、Humanome Eyes, CatData を用い、実際にAIを構築することでAIシステムの全体像を体感する。

講義2:データの可視化でチームワークを促進する
データ解析には実際に解析が行われるコンピュータシステムへの理解と、そのシステムを利用した開発者同士および開発者と被験者間の情報共有が必須である。ここでは、データの可視化と共同開発に欠かせないバージョン管理システムについて導入し実践する。

講義3:データの傾向を掴んでデータの気持ちになる
データ解析の一歩目は、データの傾向を掴むことである。その傾向を掴む手法が統計処理やクラスタリングであり、整形することが前処理である。これらの手法について導入し実践する。数式とプログラミングによる実践を含む。

講義4:機械学習を使って分類を自動化し未来を予測する
機械学習が利用されるものの内、基礎的な自動化(人間では大変な病状の悪性度判定の自動化)と予測(未来の疾病を予測)を中心に、アルゴリズムの導入を行う。数式とプログラミングによる実践を含む。

講義5:大規模データを解析して人間を超える
データを集めて解析をすることで、人間の能力を凌駕する時がある。ここでは、深層学習に焦点を当て、人間の精度を超えてきたアルゴリズムの導入を行う。数式とプログラミングによる実践を含む。

2.ヒューマノームAI講座 Humanome AI Course <全6回・2ヶ月>

計算科学の専門性を持つ人材と生命科学分野に専門性を持つ人材との協働により、データ解析・機械学習を用いたQOL向上に資するサービスの模擬開発を行います。社会課題の解決に軸足をおき、生々しい現実と数理的な整然としたデータ世界の両方の「感覚」を持つデータサイエンティストに必要なマインド・行動を講義と実践を通じて学びます。

In our Humanome AI course in Leave a Nest University, we encourage students to do a whole set of solution development. Our aim is to nurture REAL DATA SCIENTIST who values real interaction with users.

ガイダンス:リアルとデータを行き来し、地球に貢献するAI人材
#0 Don’t create AI at beginning. Solve the real social issue.
生々しい現実と数理的な整然としたデータの世界との両方の「感覚」を持つエンジニアが求められる時代背景を学びます
   ゼミ:テーマ提示・チームビルディング
   Team Meeting:Theme setting & Team Building

講義1:データの向こうにいる「ひと」を見る
#1 Think About the People Behind the Data
理論面での創造力ではなく、誰かの役に立つかどうかを徹底的に問う思考を持つために必要な視点を学びます
   ゼミ:現場の声を聞き、課題を抽出する
   Team Meeting:On-site Interview and extract issue

講義2:要件・要求を超え、必要なものを一緒につくれる価値に挑む
#2 Utilize any approach that suit to problem solving.
明確な要件・要求のない状態から伴走し、「必要なもの」を明らかにしながら課題の解決策を生み出していく方法を考えます
   ゼミ:計算可能な問題への落とし込む
   Team Meeting:Translate Problem to CALCULABLE manner

講義3:個の熱を源泉に発揮し続けるリーダーシップ
#3 Stand out from crowd by passion, not technology.
創造性の高いチームをいかにして作るのか。お互いのPassionを起点に、チームワークを磨くためのリーダーシップについて考えます。
   ゼミ:対象者に合った計測方法を提案する
   Team Meeting:Human-in-the-loop Measurement

講義4:研究者思考と個のネットワークでコトを起こす
#4 Co-create with stakeholders and don’t ask for
仮説検証を繰り返し、異分野とのネットワークを構築しながら、実社会に「必要な」システムを生み出す方法を学びます。
   ゼミ:フィードバックをかけ、より現実に則したシステムの提案する
   Team Meeting:Observation and Feedback

講義5:技術を極め、こだわりを捨てる「課題ドリブン思考」
#5 Issue-driven thinking
技術へのこだわりを捨てた「課題ドリブン思考」で結果的に新しい技術を生み出していく視点を得ます。
   ゼミ:最終発表
Final Report

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