東北大学では地域で働く技術者の方々を対象として、数理・データ科学・AIの導入により地域企業を改革するDXインフルエンサの養成講座を開講します。
１. プログラムの目的
数理・データ科学・AI（AIMD）の基本と実際の課題解決に応用できる知識をオンデマンドやe-learning
コンテンツを使って学びます。また、セキュリティに配慮してストレージおよびGPUなどのクラウド計算
資源を編成し、AIMDアルゴリズムの実装や実データを用いた課題解決PBL（Project-based Learning、
実際のプロジェクト遂行を通じた学び）に取組みます。これによりIT＋AIMD＋コンサルテーション力=
オールラウンドなDXインフルエンサ（DXで周りを元気にできる人）を育成します。
２．プログラムの特徴
e-learningやオンデマンドコンテンツを多く取り揃えています。一方で、AIMDの学びにおいては、実際
に手を動かしてアルゴリズムを実装したり現実の課題に取組んだりする実習やPBLが欠かせませんが、そ
こでもオンライン環境でのグループワークを最大限取り入れています。
修了にあたってはオープンバッジを付与し、獲得したスキルを世界基準の下で保証します。修了後もDX
インフルエンサとしての活躍をフォローアップし、支援する体制を作ります。
３．身に着けられる能力・スキル
Stage 1（DXスターター）：
e-learningやオンデマンドコンテンツによって、IT＋AIMDのリテラシおよび応用に必要な知識を獲得
できます。DXスターターに相当するオープンバッジを付与します。
Stage 2（DXプラクティショナ）：
セキュリティを考慮してクラウド計算資源を編成し、AIMDアルゴリズムを実装してKaggle課題に挑戦
することで、総合的なAIMDスキルを獲得できます。
- Stage 3（DXインフルエンサ）：
- Stage 2で獲得したスキルを活かし、AIモジュールを用いて、対象→センシング→認識・操作計画→マ
- ニピュレーションという様々な現場でみられる一連のシステム構築とオペレーションのスキルを獲得で
- きます。Stage 2と合わせて、DXインフルエンサに相当するオープンバッジを付与します。
Stage 2と3ではグループワークを行います。そこでは「競い合い」と「教え合い」によって
IT＋AIMD＋コンサルテーション力を養成します。
４．学習に要する時間と受け入れ人数の目安
・学習に要する時間：
- 90時間程度（プログラム実施期間：5ヵ月間程度）
- 各ステージの学習時間は30時間程度が目安
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- ・受入れ人数：
- Stage 1のみの受講者100名程度
- Stage 2,3は一体受講を推奨しておりそれぞれ30名程度
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- 詳細については、下記のURLをご覧ください
- https://dxi.is.tohoku.ac.jp/news.php
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- お問合せ先
- 上記のURLのcontactから、DXインフルエンサ養成講座事務局へお問合せ下さい。
