Lecture 講義
講義のページ(受講者向け)についてはシラバスを参照してください.
2023年度(滋賀大学)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
最適化理論(前期,データサイエンス学部3年)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,再履修)
データサイエンス応用演習(後期,データサイエンス学部2年)
教師あり学習/同実践論(前期,大学院データサイエンス研究科)
強化学習・転移学習/同実践論(後期,大学院データサイエンス研究科)
その他
日本テクノセンターセミナー(5月24日「関数データ解析手法の基礎と複雑な経時測定データの高精度な予測・推定への応用」)
千葉大学 統計数理学特論VII(前期,集中講義)
Nospareセミナー(3月28日「関数データ解析の概要と関数回帰モデルによる経時測定データの分析 ~関数データに基づく統計モデリングとRによる実践~」)
2022年度(滋賀大学)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
最適化理論(前期,データサイエンス学部3年)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,再履修)
データサイエンス応用演習(後期,データサイエンス学部2年)
教師あり学習/同実践論(前期,大学院データサイエンス研究科)
強化学習・転移学習/同実践論(後期,大学院データサイエンス研究科)
その他
同志社大学 データサイエンスI-52(前期,非常勤講師として)
日本テクノセンターセミナー(5月26日「関数データ解析手法の基礎と複雑な経時測定データの高精度な予測・推定への応用」)
国立がん研究センター東病院 2022年度第1回データサイエンス人材開発セミナー(7月16日「機械学習の基礎」)
情報機構セミナー(8月22日「スパース推定法の基礎と応用」)
SHIONOGI DATA SCIENCE FES 2023(3月1日「滋賀大学データサイエンス学部の取り組みとデータサイエンス教育のねらい」)
2021年度(滋賀大学)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
最適化理論(前期,データサイエンス学部3年)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,再履修)
データサイエンス応用演習(後期,データサイエンス学部2年)
教師あり学習/同実践論(前期,大学院データサイエンス研究科)
強化学習・転移学習/同実践論(後期,大学院データサイエンス研究科)
その他
放送大学 数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)(3-3 機械学習の基礎と展望)
神戸大学 特別講義 計算数学A(後期,集中講義「関数データに基づく統計的モデリング」)
同志社大学 データサイエンスI-52(前期,非常勤講師として)
情報機構セミナー(10月8日「回帰分析の基礎と実際」)
第4期製造業向けデータサイエンス人材育成塾関西生産本部人材育成セミナー(11月1日「情報凝縮のための機械学習」)
2020年度(滋賀大学)
プレゼンテーション論(前期,データサイエンス学部1年)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
最適化理論(前期,データサイエンス学部3年)
教師あり学習/同実践論(前期,大学院データサイエンス研究科)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,データサイエンス学部1年)
強化学習・転移学習/同実践論(後期,大学院データサイエンス研究科)
その他
大阪大学数理・データ科学教育研究センター データ科学特論 II(8月28日「関数データ解析の概要と実践」)
第3期製造業向けデータサイエンス人材育成塾関西生産本部人材育成セミナー(11月25日「情報凝縮のための機械学習」)
情報機構セミナー(12月7日「回帰分析の基礎と実際」)
トリケップスセミナー(2月22日「回帰分析の基礎と実際」)
2019年度(滋賀大学)
プレゼンテーション論(前期,データサイエンス学部1年)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
最適化理論(前期,データサイエンス学部3年)
教師あり学習/同実践論(前期,大学院データサイエンス研究科)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,データサイエンス学部1年)
強化学習・転移学習/同実践論(後期,大学院データサイエンス研究科)
その他
トヨタ自動車機械学習実践道場(7月11日「回帰分析と変数選択」)
第2期製造業向けデータサイエンス人材育成塾関西生産本部人材育成セミナー(11月16日「情報凝縮のための機械学習」)
mooc「大学生のためのデータサイエンス II」(第3週第3回~第6回)
2018年度(滋賀大学)
プレゼンテーション論(前期,データサイエンス学部1年)
線形代数への招待(前期,教養科目)
多変量解析入門(前期,データサイエンス学部2年)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,データサイエンス学部1年)
統計コンサルティング特講(後期,大学院経済学研究科)
その他
第1期製造業向けデータサイエンス人材育成塾関西生産本部人材育成セミナー(9月28日「故障予知のための機械学習(教師あり学習)」)
情報機構セミナー(12月21日「回帰分析の基礎と実際」)
mooc「大学生のためのデータサイエンス I」(第3週第4回~第6回)
2017年度(滋賀大学)
プレゼンテーション論(前期,データサイエンス学部1年)
多変量解析概論特講(前期,大学院経済学研究科)
線形代数演習(後期,データサイエンス学部1年)
基礎情報活用演習A(後期,データサイエンス学部1年)
統計コンサルティング特講(後期,大学院経済学研究科)
その他
トヨタ自動車機械学習実践道場(9月21日「非線形回帰モデル」、10月12日「スパース推定」)
滋賀大学データサイエンス実践セミナー 第1回「判別と異常検知のための機械学習手法」(10月11日「サポートベクターマシンとカーネル法」)
村田機械セミナー(12月26日「サポートベクターマシン」)
情報機構セミナー(2月21日「回帰分析の基礎と実際」)
放送大学 データサイエンス特別番組(3月10日「第2部 データサイエンスをいかす」)
mooc「高校生のためのデータサイエンス」(第1週第6回~第10回)
2015年度(九州大学)
数理統計学(前期・月曜1限,歯学部2年)
数理統計学(前期・月曜2限,薬学部2年)
統計科学演習(前期・金曜3限,数学科3年)
数理統計学(後期・水曜4限,理学部物理学科&地球惑星学科2年)
統計数学演習(後期・水曜3限,数学科2年)
2014年度(九州大学)
数理統計学(前期・月曜2限,理学部生物学科2年)
数理統計学(前期・木曜2限,工学部電気情報学科2年)
数理統計学(前期・木曜3限,歯学部2年)
統計科学演習(前期・金曜3限,数学科3年)
統計数学演習(後期・水曜3限,数学科2年)
2013年度(九州大学)
微分積分・同演習A(前期・金曜2限,理学部地球惑星学科1年)
統計科学演習(前期・金曜3限,数学科3年)
数学概論Ⅰ演習(後期・火曜3限,数学科1年)
統計数学演習(後期・水曜3限,数学科2年)
微分積分・同演習B(後期・金曜2限,理学部地球惑星学科1年)
2012年度(九州大学)
統計科学演習(前期・金曜3限,数学科3年)
統計数学演習(後期・水曜3限,数学科2年)
2005年度~2007年度(非常勤講師として・麻生リハビリテーション専門学校)
統計学(言語聴覚学科1年)