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．
2025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）
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
西安電子科学技術大学招待講義（7月1日「Introduction to Statistical Modeling」）
2024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）
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
早稲田大学 数理科学特論D（後期，集中講義）
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）
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）