society5.0社会をリードし、ai･ビッグデータ･iot ictが使える … ·...
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https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/
現在、急速に実現されつつあるSociety 5.0では、あらゆる「モノ」や「コト」がデジタルで表現され、AIやIoTを
中心とする新しい情報技術が広く活用されると考えられています。このような社会では、製造業や金融業、サービ
ス業や農業等といった全ての業界において新たな情報技術が導入され、結果として業務形態が大きく変わることと
なり、新たな情報技術を身に付けている人材が、新しい価値を創出できる人材として活躍することになります。
金沢工業大学は、社会人が学生や教員と共に学びあいながらAIやIoTといった先進情報技術を身に付けることがで
きる教育プログラムを提供します。
●AIとビッグデータ（全6科目）
●IoTとロボティクス（全5科目）
●ICTと情報セキュリティ（全2科目）
Society5.0社会をリードし、AI･ビッグデータ･IoT･ICTが使える人材
社会人が、学生や教員と共に学びあう
・令和2年8~9月（夏期集中講義）
・令和3年2~3月（春期集中講義）
令和2年度 社会人受講生 募集要項
① AIとビッグデータ ②IoTとロボティクス
③ ICTと情報セキュリティ
AIやデータサイエンスを所属する企業の業務に導入･応用することの
できる人材の養成を目指す。
★単一科目 / 履修証明プログラム 履修区分対象
AI基礎 AIの基本的機能や機械学習（深層学習）の働きの
初等的理論やデータ操作の倫理、工学への応用例
を学ぶ。
AIプログラミング入門
Python言語による基本的なプログラムを作成する。変数､関数､制御文､繰り返し文､リスト、コンテナの処理、イテレータ、モジュールの利用などについて学ぶ。
AI応用Ⅰ 深層学習の基礎、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークの仕組みと活用法について学び、それらの手法やモデルに基づく応用システムを構築する。
AI応用Ⅱ AIの最も中心となる自然言語処理の基礎的な技術を学習する｡文解析、情報検索、文書分類、対話システムなどの応用システムに関する理解を深める。
データサイエンス基礎
データを活用するための手法としてのデータ分析を学習する。推測統計の点推定と区間推定および仮説検定の概要や回帰分析を主として、多変量解析の理論と実践を学ぶ。
データサイエンス応用
機械学習のさまざまなアルゴリズムを用いたデータ分析手法を学習する。教師あり学習および教師なし学習およびscikit-learnを用いたデータ解析について学ぶ。
IoTやロボティクスをはじめとした省力化･無人化･効率化等を所
属する企業の業務に導入･応用できる人材の養成を目指す。
★単一科目 / 履修証明プログラム 履修区分対象
IoT基礎 IoTシステムを構成する基本技術や通信方式、情報セキュリティ対策技術について体系的に学習する。
IoTプログラミング入門
C言語とマイコンの基本的な機能を学習。I/Oポート、A/D変換、PWM、割込み(タイマ)、UART通信を利用したArduinoマイコンのプログラムが構築できることを目指す。
IoT応用 ハードウェアとセンサーを使った基礎的なシステム構築の手法を実践的に学ぶ。ラズベリーパイと各種センサーを用いてクラウドへ収集･蓄積する手法等を学習する。
ロボティクス基礎
基本的なロボットの制御手法について実践的に学ぶ。ロボット制御プログラミングの様々なセンサの値からロボットを操作する方法や、PID制御などの制御理論を学ぶ。
エンベデッドシステム
組込みシステムの概要、技術、業界、製品トレンドや基礎技術を体系的に学習する。また、実践を通してエンベデッドシステム開発技術を習得する。演習では以下のテーマから1つ選択する。①MATLAB/Simulink演習②プリント基板設計演習③Linuxデバイスドライバプログラミング演習
情報ネットワーク基礎
TCP/IPやそれに関連する知識と技術を学ぶ。ネットワークの各階層の役割と利用されるプロトコルの内容を学び、多様なコマンドを用いてネットワークの状況を把握する手法についても学ぶ。
ネットワークセキュリティ
ネットワークのセキュリティに関する知識と技術について学ぶ。DoS攻撃やSQLインジェクションのようなネットワークの攻撃手法と対策技術を実践的に学ぶ。
金沢工業大学の情報技術教育は、製造業･サービス業･金融業･農業等の全ての業界において、
AI･IoT･ICTが使いこなせる人材、これらを活用した新しい価値を創出できる人材育成を実践します！
AI･IoTを実践するうえで情報セキュリティは必須。ネットワークの
構造やリスクを意識し、活用できる人材の養成を目指す。
★単一科目 履修区分対象
※各科目の詳細な授業内容については、ウェブサイトにある学習支援計画書（シラバス）をご参照ください。
金沢工業大学 情報技術教育 https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/
入門から応用、そして社会実装までをサポートする教育体系
新たな価値創出･
自社ブランドの強化･
顧客ニーズの対応･
業務の効率化
研究
AI基礎
AIプログラミング入門
データサイエンス基礎
AI応用Ⅰ
AI応用Ⅱ
データサイエンス応用
IoT基礎
IoTプログラミング入門
ロボティクス基礎
IoT応用
エンベデッドシステム
情報ネットワーク基礎 ネットワークセキュリティ
① AIとビッグデータ
②IoTとロボティクス
③ ICTと情報セキュリティ
入門 基礎 応用
• 学生プロジェクト
• 受託研究
/ 共同研究
• 技術相談
• 研究所メンバー
シップ
• 自治体連携
産学官連携
社会実装
情報技術教育
研 究
白山麓キャンパス 地方創生研究所
Science &Technology
やつかほリサーチキャンパスには、要素技術開発等の研究を行う１４の研究所があり、それぞれの研究所ではメンバーシッププログラムを
通じて専門セミナーや異業種交流、意見交換をおこなっています。また、白山麓キャンパスには社会課題解決の実証研究を行うための「地
方創生研究所」があります。これら二拠点で全学部を横断し、SDGsを志向した研究アクティビティに取り組んでいます。
社会課題(ニーズ)解決に産学連携で取り組む
社会実証型研究
Innovation!Innovation!
ICT/IoTを活用した美味しい「いちご」栽培に関する実証研究
IoTによる自動車部品の次世代型シュレッダー装置の開発
地産エネルギーを活用したエネルギーマネジメント技術の開発
会宝産業株式会社及び株式会社リバーヘッド
システムズを主体とした産学連携で、自動車
リサイクル事業を加速させるためのIoTを活
用した「次世代シュレッダー」の開発を進め
ています。
教育プログラムの受講を通じて共同研究を実
施し、さらに連携企業を増やしながら助成金
の採択を受けました。開発した製品は複数の
機関で社会実装に至っています。
※中小企業庁「平成29年度補正 ものづくり･商
業･サービス経営力向上支援補助金」助成
北菱電興株式会社と農事組合法人んなーがら
上野営農組合が共同運営するいちご圃場では、
大学の教育プログラムで得た知識を付加しつ
つ、ロボティクス学科の研究室との共同研究
で開発を進める温湿度センサをハウス内に設
置し、均質で美味しいいちごを栽培する実証
実験を行うなど、複数の共同研究を進めてい
ます。
本件は、産学連携による共創教育及び共同研
究による実証実験を経て、社会実装が進んで
おり、地方創生のビジネスモデルを目指して
います。
株式会社成宏電機を中心とした産学連携にて、
ITを用いて電力を制御する小エリア直流電力
網を構築しています。ここでは需要家間を直
流母線で接続し、再生可能エネルギーによる
地産地消を目指した社会実装実証実験を進め
ています。
企業と大学の共創的シーズを発端に実証研究
が開始され、バイオマス発電、太陽光発電、
電気自動車等の連携に発展しています。また
今後は「情報技術教育プログラム」の学習で
得たAIやIoTの知識や技術を活用し、システ
ムの拡充をおこないます。
●AI・IoT・ICT・ビッグデータを活用した研究の事例
●産学官連携による２つの研究拠点
●学生・教員との共創による教育研究活動
金沢工業大学の学生・教員は、世代・分野・文化が異なる人たちと共に学び、共に研究に取組むことで、イノベーション創出とその実践的
な研究力を身に付けています。正課授業や課外活動を通して、チームで社会や企業の課題に挑戦し、地域の課題解決を目指した学生主体の
教育研究プロジェクトでは、企業や自治体、社会人等と共に専門知識を活用して生み出した研究開発の成果を実社会に組み込み、その中で
新たな発見を得て研究を深めていく社会実装型の教育・研究を展開しています。
社会人と学生・教員の共創による研究では、AI・IoT・ICTの情報技術や知識を使って、企業の独自性と技術の特長を活かした製品とサービ
スの創出を産学官連携でおこないます。研究内容は要素技術開発から社会実証まで幅広く対応し、研究所を活用した高度な研究・調査や学
生主体の教育研究プロジェクトと連携した新規アイディア創出・実験・実装など多様な取り組みが可能です。
やつかほリサーチキャンパス研究所群
要素技術開発研究
3.「遠隔授業」の種類について
遠隔授業は「リアルタイム配信型」と「オンデマンド配信型」の2種類あります。
リアルタイム配信型決められた授業時間に同時双方向型の授業を実施します。時間になりましたら、指定されるオンライン会議ツールのURLにアクセスして受講してください。
オンデマンド配信型指定期間内に指示される動画を視聴し、授業を聴講します。途中でレポート提出や演習課題が指示されます。（質疑はオンライン会議ツールを利用します）
2. 授業の実施形態について
授業の実施形態は、キャンパスの講義室で受講する「対面授業」とインターネットのオンライン会議ツールを活用した「遠隔授業＊」
があります。本学学生も社会人と共に授業を聴講します。
• 夏期（8月~9月）に開講する科目において、社会人の受講は「遠隔授業」のみ受講可能（自宅や会社からの受講）です。履修許可後
に、遠隔授業を実施するURLをお知らせいたします。
• 春期（2月~3月）に開講する科目の詳細については、12月頃にお知らせします。
＊遠隔授業における通信環境設備、通信費用については個人負担となります。
• コース関係なく希望する複数の科目の履修申請が可能です。
• １人あたり2科目まで申請可能です。
• 1期間ごとに申請を受け付けます。2期間分は受け付けられません。
• 「履修証明プログラム」は、コース内の科目を6単位修得することで履修証明書を発行
します。
• 1つのコース内の6単位分の科目の履修計画をまとめて申請してください。
• 1期間に複数のコースは申請できません。また、単一科目区分と履修証明プログラム区
分の重複申請もできません。
• 令和2年度は、春期の「AIとビッグデータ」コースのみ申請可能です。
○「単一科目」区分の場合（夏期・春期）
○「履修証明プログラム」区分の場合（社会人対象・春期のみ）
履修区分「単一科目」または「履修証明プログラム」のいずれかを選択してから科目を選択してください。（夏期集中講義は単一科目の
み申請可能です）
夏期集中講義 春期集中講義
単一科目
プログラム
履修証明
･AIプログラミング入門･情報ネットワーク基礎
･AI基礎･AIプログラミング入門･AI応用Ⅰ･AI応用Ⅱ･データサイエンス基礎･データサイエンス応用
例）AIとビッグデータコースを選択の場合
（区分）
募集期間 12月頃詳細公開
募集期間 〜7/29 募集期間 12月頃詳細公開
･データサイエンス基礎･エンベデッドシステム
(8/1〜9/22) (2/1〜3/31)
（申請できません）
１. 科目の選択方法（単一科目区分と履修証明プログラム区分）
5. 遠隔授業の講義内容に関する質問について
教員に講義内容に関する質問をする場合は、以下の方法があります。詳細については、担当教員より指示があります。
リアルタイム配信型• オンライン会議ツール内で直接マイクを使って話しかける（聴講者全員と共有）• オンライン会議ツールのチャット機能を使って、質問を入力する（聴講者全員と共有）• 教員宛に個別にメールをする
オンデマンド配信型• オフィスアワー（授業時間外に教員が質疑応答の対応をする時間）にオンライン会議ツールを使って質問をする
• 教員宛に個別にメールをする
• インターネットに接続できるパソコン• Webカメラ• マイク• イヤホン（必要に応じて）• オンライン会議ツール「Zoom」のインストール
• 指定された教科書• 授業に必要なソフトのインストール
４. 遠隔授業の受講前の準備について
以下のものを受講前に各自でご準備ください。
●教科書の購入について
●授業に必要なソフトウェアのインストールについて
●パソコン、Webカメラ、マイクについて
• オンライン会議ツール「Zoom」に接続できる状態にしてください。• 受講中は、教員の指示に従い、Webカメラやマイクの操作を行ってください。• 受講中は、イヤホンを使うなど周囲にご配慮ください。
• 学習支援計画書に記載されている教科書は、あらかじめ各自でご購入ください。
• 授業で必要なソフトウェアは、学習支援計画書に記載してあります。• インストールの方法については、履修許可後に通知します。
●オンライン会議ツール「Zoom」のインストールについて
https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/pdf/2020zoom_recrrent.pdf
（情報技術教育プログラムサイト内よりダウンロード可）
以下のURLよりマニュアルをダウンロードし、インストールしてください。
6. 通信障害等によって聴講できない場合
通信障害・不具合等によって授業の聴講ができない場合は、担当教員または事務局までご連絡ください。
●令和２年度「情報技術教育プログラム」の開講について
★新型コロナウイルス感染拡大の状況によって、スケジュール等が変更する場合があります。最新情報にご注意ください。
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コース
SEQ
レベル
科目名
各期定員
単位
授業回数
令和２年度夏期集中講義 (8/1〜9/22) 令和２年度
春期集中講義(2/1〜3/31)
履修区分
社会人
単一科目
履修証明ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ授業形態*１
Ⅰ．
AIと
ビッグデータ
1入門
生涯学習特別講義「AI基礎」
15 1100分×7回
対面授業 ―
2/15(月) 3･4時限2/16(火) 3･4時限2/17(水) 3･4時限2/18(木) 3時限
春期のみ可
春期集中講義期間のみ可
2基礎
生涯学習特別講義「AIプログラミング入門」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
8/31(月) 2･3･4時限9/ 1 (火) 2･3･4時限9/ 2 (水) 2時限
2/24(水) 2･3･4時限2/25(木) 2･3･4時限2/26(金) 2時限
可
3応用
生涯学習特別講義「AI応用Ⅰ」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
9/ 3 (木) 3･4時限9/ 4 (金) 3･4時限9/10(木) 3･4時限9/11(金) 3時限
3/ 4 (木) 3･4時限3/ 5 (金) 3･4時限3/11(木) 3･4時限3/12(金) 3時限
可
4応用
生涯学習特別講義「AI応用Ⅱ」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
9/14(月) 1･2時限9/15(火) 1･2時限9/16(水) 1･2時限9/17(木) 2時限
3/ 8 (月) 1･2時限3/ 9 (火) 1･2時限3/10(水) 1･2時限3/11(木) 2時限
可
5基礎
生涯学習特別講義「データサイエンス基礎」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
8/25(火) 2時限8/26(水) 1･2時限8/27(木) 1･2時限8/28(金) 1･2時限
2/16(火) 2時限2/17(水) 1･2時限2/18(木) 1･2時限2/19(金) 1･2時限
可
6応用
生涯学習特別講義「データサイエンス応用」
15 1100分×7回
遠隔授業(オンデマンド
配信)
9/7(月)〜9/18(金)の間に受講者の都合に合わせて7時限分を受講 *2
3/ 1 (月) 3･4時限3/ 2 (火) 3･4時限3/ 8 (月) 3･4時限3/ 9 (火) 3時限
可
Ⅱ．
IoTとロボティクス
7入門
生涯学習特別講義「IoT基礎」
15 1100分×7回
対面授業 ―2/22(月) 1･2･3･4時限2/24(水) 1･2･3時限
春期のみ可
募集しません
8基礎
生涯学習特別講義「IoTプログラミング入門」
15 1100分×7回
対面授業 ―2/25(木) 2･3･4時限2/26(金) 1･2･3･4時限
春期のみ可
9応用
生涯学習特別講義「IoT応用」
― 1100分×7回
対面授業 ― ― ―
10基礎
生涯学習特別講義「ロボティクス基礎」
― 1100分×7回
対面授業 ― ― ―
11応用
生涯学習特別講義「エンベデッドシステム」
10×３*3
2100分×30回
― ―
3/ 2 (火) 3･4時限3/ 3 (水) 1･2･3･4時限3/ 4 (木) 3･4時限3/ 5 (金) 3･4時限3/ 8 (月) 1･2･3･4時限3/ 9 (火) 1･2･3･4時限3/10(水) 1･2･3･4時限3/11(木) 1･2･3･4時限3/12(金) 1･2･3･4時限
春期のみ可
Ⅲ．
ICTと情報セキュ
リティ
12基礎
生涯学習特別講義「情報ネットワーク基礎」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
9/ 8 (火) 3･4時限9/ 9 (水) 3･4時限9/10(木) 3･4時限9/11(金) 3時限
3/ 2 (火) 3･4時限3/ 3 (水) 3･4時限3/ 4 (木) 3･4時限3/ 5 (金) 3時限
可
―
13応用
生涯学習特別講義「ネットワークセキュリティ」
15 1100分×7回
遠隔授業(リアルタイム
配信)
9/15(火) 3･4時限9/16(水) 3･4時限9/17(木) 3･4時限9/18(金) 3時限
3/15(月) 3･4時限3/16(火) 3･4時限3/17(水) 3･4時限3/18(木) 3時限
可
• 各科目の詳細な授業内容については、ウェブサイトにある学習支援計画書（シラバス）をご参照ください。• 授業時間は以下の通りです。
＊1. 春期集中講義の授業形態については、12月頃に詳細をお知らせします。
＊2. 6「データサイエンス応用」の動画コンテンツは9月7日から9月18日までの平日に1日1時限分ずつ提供していきます。
＊3. 11「エンベデッドシステム」は演習テーマ（①MATLAB/Simulink演習 ②プリント基板設計演習 ③Linuxデバイスドライバプログラミング演習 から１つ）を選択する必要があります。
★新型コロナウイルス感染拡大の状況によって、スケジュール等が変更する場合があります。最新情報にご注意ください。
1時限 8:40〜10:20 2時限 10:35〜12:15 3時限 13:15〜14:55 4時限 15:10〜16:50 5時限 17:05〜18:45
（リアルタイム配信型）
（オンデマンド配信型）指定期間に授業内容の動画コンテンツ配信が行われます（配信URLは履修許可後に通知します）
7. 開講スケジュール
●令和２年度 「情報技術教育プログラム」社会人用募集要項
金沢工業大学情報技術教育プログラム窓口（大学事務局庶務部 共創教育推進室）
〒921-8501 石川県野々市市扇が丘７－１
電話 076-294-6743
Mail [email protected]
URL https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/
受講にあたっての注意事項（お願い）
• 情報技術教育プログラムは、社会人が学生･教員と共に学びあいます。世代を超えた効果的な授業運営にご協力ください。
• 1回の授業は100分です。高い目的意識を持って授業にご参画ください。
• 遅刻、早退はしないでください。また、授業中は携帯電話･スマートフォンの電源はお切りください。
• 授業で使用する教科書は、事前に各自でご準備をお願いします。（使用する教科書は学習支援計画書に記載しています。大学内の書店でも予約購入可能です｡）
• 授業に関する録音、撮影は原則禁止です（教員によるオンライン会議ツールの録画は除く）。また、提示資料および配布資料には著作権があります。許可無く対
外的に配布しないようお願いします。
• 遠隔授業においては、事前に通信環境や接続状況の確認をしてください（通信環境設備、通信費は各自でご負担ください）。通信障害・不具合等により受講がで
きない場合は、担当教員または事務局までお知らせください。
• 遠隔授業の受講前に、授業で必要なアプリケーションソフトウェアを確認（学習支援計画書に記載）し、インストールをしてください。
• 授業中にアンケート調査を実施する場合があります。
• 授業中に広報用および記録用に一部カメラ撮影等が入る場合があります。
• 新型コロナウイルス感染拡大の状況によっては、授業運営、スケジュール等を変更する場合があります。
※募集要項に関する最新情報は、ウェブサイトにてご確認ください。
(2020.7)
対象プログラム 情報技術教育プログラム（全13科目/３コース）
対象期間夏期集中講義期間 春期集中講義期間
令和2年 8月1日〜9月22日 令和3年 2月1日〜3月31日
各学期の募集定員（A）単一科目 各科目に定める定員（詳細は別紙の通り）
（B）履修証明プログラム AIとビッグデータコース 若干名 / IoTとロボティクスコース 募集無し
受講資格
企業や自治体･団体等に所属し、出願時に以下のいずれかの資格を有する必要があります。
①高等学校若しくは中等教育学校を卒業した者
②通常の課程による12年の教育課程を修了した者（通常の課程以外の課程により、これに相当する者を含む）
③文部科学大臣の定めるところにより、これと同等以上の学力があると認められた者
履修制限･1企業あたり1期間5名まで申請可能です。（1人あたりの申請科目数は「申請方法」を参照）
･科目ごとに必要なスキルが指定されている場合は、その要件を条件とします。(詳細はウェブサイトにて学習支援計画書を参照)
受付期間
夏期集中講義分 春期集中講義分
ウェブサイト
事前申請令和2年 7月29日（水）まで 令和2年 12月頃 詳細公開
願書提出 令和2年 7月29日（水）まで ※消印有効 令和2年 12月頃 詳細公開
申請方法
期日までにウェブサイトから事前申請を行い、願書を提出してください。申請にあたっては、別頁の「開講スケジュール」の履修区分を参
考に、「(A)単一科目」または「(B)履修証明プログラム」のいずれかを選択し、あらかじめ科目を選定を行い、申請をおこなってください。
（A）「単一科目」で申請の場合
①推薦者（所属長または上司）がウェブサイトより、推薦者情報、受講理由、受講生情報を入力してください。
②「単一科目」区分を選択し、コースおよび科目名（1人2科目まで）を選択し、事前申請をしてください。なお、事前申請時に定員に達し、
受付ができない場合は、後日、事務局より通知します。
③履修者は科目等履修生としての選考が必要なため、ウェブサイトから事前申請後、指定期日までに願書（ウェブサイトよりダウンロード
※顔写真必要）を提出してください。履修者が複数人の場合は、企業でまとめて郵送をしてください。（※消印有効）
（B）「履修証明プログラム」で申請の場合 ※令和2年度は春期開講の「AIとビッグデータ」のみ対象
①推薦者（所属長または上司）がウェブサイトより、推薦者情報、受講理由、受講生情報を入力してください。
②「履修証明プログラム」区分を選択し、コース名およびコース内のすべての対象科目の受講希望期間を選択し、事前申請をおこなってく
ださい。なお、事前申請時に定員に達し、受付ができない場合は、後日、事務局より通知します。
③履修者は科目等履修生としての選考が必要なため、ウェブサイトから事前申請後、指定期日までに願書（ウェブサイトよりダウンロード
※顔写真必要）を提出してください。履修者が複数人の場合は、企業でまとめて郵送をしてください。（※消印有効）
事前申請ウェブサイト https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/ より事前申請をしてください。
願書提出〒921-8501 石川県野々市市扇が丘７－１ 金沢工業大学 大学事務局 庶務部 共創教育推進室 宛
※封筒表面に「情報技術教育プログラム願書在中」と朱書きしてください。
選考 事前申請（推薦者からの受講理由）および願書をもって書類選考をおこないます。
選考結果
夏期集中講義分は、令和2年 8月5日（水）以降に通知します。（春期集中講義分のスケジュールは12月頃詳細公開します）
※履修許可を受けた場合は、授業開始前の指定期日までに受講料および検定料を納入してください。
※納入期日については、選考結果通知時にお知らせします。
受講料･検定料
（１名分）
履修許可された場合は、以下の受講料と検定料(10,000円)を合わせて指定期日までに納入してください。
(A)単一科目 1単位あたり24,000円。エンベデッドシステムは1単位あたり30,000円。(テキスト･教材費は各自負担)
(B)履修証明
プログラム
AIとビッグデータ 144,000円（コース内の指定科目6単位分）
IoTとロボティクス ―
単位認定/
修了認定
･単位を修得した場合は、単位修得証明書を発行します。
･履修証明プログラムは、履修許可された期間内に、コースの指定科目の中から6単位を修得することが修了要件となります。
･履修証明プログラムを履修し、修了要件を満たした場合は「履修証明書」を発行します。
注意事項
･各科目において、履修希望者が5名未満の場合は開講しない場合があります。
･春期集中講義の開講科目の定員やスケジュールは、変更する場合があります。
･(B)「履修証明プログラム」区分の申請は、春期集中講義分の受付期間（12月頃詳細公開）のみ受け付けます。
金沢工業大学 情報技術教育 https://www.kanazawa-it.ac.jp/kit-ite/