日本工業大学は、県内外の高等学校を対象に数多くの高大連携事業を実施してきました。その中にはDXに関わる出前授業や研究室インターンシップ、探究学習の指導などが多く含まれています。長年にわたり蓄積してきた高大連携教育に関する経験をDXハイスクール採択校の支援に活用し、将来のデジタル分野を支える人材育成に貢献したいと考えています。
また、情報系学科をはじめとするICT分野の専門教員が、採択校教員の皆様向けに、教育現場においてICT機器を効果的に活用するための提案を行うこともできます。
ぜひこの機会に、本学の支援プログラムをご活用ください。
【担当】
データサイエンス学科 荒川俊也教授
【概要】
近年、「データサイエンス」という言葉をよく見聞きすると思います。でも「データサイエンス」とは一体何でしょうか。何故、近年、「データサイエンス」という言葉を見聞きするようになったのでしょうか。その理由を簡単に説明します。また、簡単な手計算でデータサイエンスを活用した例を体験してみると共に、担当教員の研究事例より、社会（インフラ管理）にデータサイエンスが活用されている例を紹介します。
【担当】
データサイエンス学科 粂野文洋教授
【概要】
日本語が使えるプログラミング言語「ドリトル」でプログラミングを体験します。ドリトルでシューティングゲームや楽器を作ってみましょう。
【必要機材】
PC(Windows)
【担当】
データサイエンス学科 粂野文洋教授
【概要】
教育用のマイコンボードmicro:bitを操作するプログラミングを学びます。micro:bitの基本操作を表現したブロック図を組み合わせるプログラミングで様々な操作ができます。プログラムでモノを操作できることを体験しましょう。
【必要機材】
PC（USB Type-Aが使えるもの）、 micro:bit（制作内容によっては他電子機材も必要）
【担当】
データサイエンス学科 船越裕介教授
【概要】
高校数学で習う平均や中央値などを使うときに気をつけなければならないことを、実際のデータ分析例を通じて学んでみましょう
。
必要機材：PCプロジェクタ（教員のPCを投影）
【担当】
データサイエンス学科 大宮望教授
【概要】
データが世の中ですごく必要になっています。そこで必要と，されているのがデータを操る、データサイエンティストになります。なぜそうなっているのか、企業の実例を踏まえて、事例紹介します。また、授業では今日紹介できませんでしたが、データサイエンスに関するクイズを実施することで技術やその仕組みを紹介していきます。
【必要機材】
PC(Windows)
【担当】
データサイエンス学科 𠮷野秀明教授
【概要】
インターネットに代表される情報通信は、技術進歩が最も早い分野の一つです。スマートフォンなどの端末の進化、LINEなどのアプリケーションの多様化、IoTの進展などにより、通信ネットワーク上のデータの流れ、すなわち「通信トラヒック」が大きく変化しています。この講義では、IoTシステムの最適制御など、快適なインターネットを実現するための通信トラヒックに関する研究事例を紹介します。
【担当】
ロボティクス学科 田村仁准教授
【概要】
画像処理プログラミングをGoogle Colaboratoryに接続して行ってみましょう。GoogleのチャットAIであるGEMINIが手助けしてくれます。
【必要機材】
PC(インターネット接続)
【担当】
機械工学科 近藤篤史准教授
【概要】
新しい機能や性能を持った機械を作るには、その材料、形、寸法などを決め、どのように加工や組立てを行うか、計画することが必要です。この作業は「設計」と呼ばれています。設計は、従来は紙の図面に基づいて行われてきましたが、情報通信技術の発達により、そのほとんどの作業をコンピュータ上で行うことができるようになりました。この授業では、その方法について紹介します。
【必要機材】
PC(Windows)
【担当】
データサイエンス学科 伊藤暢彦准教授
【概要】
近年、⼈⼯知能（AI）という⾔葉をよく⽿にするかと思います。⼈⼝知能を⽤いた賢い仕組みを作るにはたくさんのデータが必要となります。たくさんのデータを収集できるのは、移動体通信網の発展が関係しています。本講義では、移動体通信網の発展と⼈⼯知能を活⽤した研究事例を紹介し、⼈⼯知能によって社会はどのように変わるのかを講義したいと思います。
【担当】
データサイエンス学科 佐藤進也教授
【概要】
ことばの意味をコンピュータに判断させるにはどうすればよいのでしょうか。この問題の解決に向けたアプローチの一つとして、この授業では、テキストデータの中に潜む意味の手がかりを見つけ出し数値化することで、ことばどうしの関連の度合いを判定する方法を紹介します。
【担当】
機械工学科 細田彰一教授
【概要】
仮想現実世界を用いて、3Dモデリングを習得する授業です。現在、企業での製品デザイン作業においては、パソコンのCADソフトが主に用いられています。しかし、モニタ越しでは、実際の形状やサイズがわかりにくいことも多々あります。VRヘッドセットを用いることで、直感的にラフな造形をすることが可能になります。CADや3Dプリンタなどの造形機と連携することで、エンジニアリングレベルのものづくりに有用なツールとして使用できます。
【必要機材】
wifi環境(実際に使えるかどうかは、事前に実地でwifiのテストが必要です。VRヘッドセット、3Dプリンタなどの、その他機材はこちらで用意します)
【担当】
データサイエンス学科 松浦隆文准教授
【概要】
組合せ最適化問題は、宅配便の配送ルート、利益を最大にする新店舗配置、スケジューリングなど、多くの現実の問題に関連しています。しかし、これらの問題の多くは解くことが難しい問題です。特に問題の規模が大きい場合（例えば，配送先の顧客が多くなる）、最も良い解を求めることが非常に困難となります。これは、問題の規模が大きくなると、組合せ数（解の数）が爆発的に増加し、現実的な時間内に全ての組合せを調べることができないからです。この講義では、ナップサック問題や巡回セールスマン問題を例に、良い解を見つけるためのアルゴリズムについて解説します。
【担当】
データサイエンス学科 北久保茂准教授
【概要】
金融機関やスマートフォンなど、利用者が本人であることを確認する必要がある場面で、本人認証の様々な方法が使用されています。なかでも近年有用とされている認証方法として、生体認証があります。本講義では、私が生体認証を研究の対象とした理由から、どのように調査や考察を進めて行ったのか、研究の入り口に立つまでの経緯を、データサイエンス的発想を含めてお話しします。
【担当】
情報メディア工学科 呉本尭教授
【概要】
人工知能（AI)の研究は、１９５０年代から始まり、今は第３次ブームとなり、生成系AIなどの成果が全世界で話題になっています。ここで、AIの定義や、AI技術の中身、および私の研究室で行っている研究テーマを紹介します。
【担当】
情報メディア工学科 松田洋准教授
【概要】
コンピュータグラフィックスの応用として簡単に映像を制作できるシステムを解説します。また最新の卒業研究の内容も動画を用いて紹介します。
【必要機材】
PC（Windows）
【担当】
機械工学科 石川貴一朗准教授
【概要】
近年、実空間をバーチャル空間上に再現した三次元点群が未来のインフラとして注目されています。点群データは自動運転や宅配ロボットの地図や、インフラ点検、建築、災害対応など様々な分野で活用されており、DXを支える重要な技術の一つとされています。点群の取り方から応用まで実例を紹介しながら解説します。
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日本工業大学 高大連携推進室
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