- 本ページで公開している講義スライドはすべてCC-BYです（〈参考資料〉は除く）．
- 編集可能なPowerPointファイル（無償, CC-BY）が必要な場合や，今後改訂したときに連絡が必要な場合は，下記までご連絡ください（PPTは100以上の大学等へ提供済みです． お気軽にどうぞ）．
- 連絡先：mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp （内田（センター長）・福冨（センター秘書））
- スライド内容について間違いがあった場合も，上記連絡先にご連絡いただけると，大変に助かります．（修正の上，改訂版を随時アップロードいたします．）
- データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ（ 2024/10/18版．夏休み中の3日間での集中講義を予定．2023年度からは，高年次基幹教育科目「データサイエンス総論Ⅰ&Ⅱ」としても開講予定．なお，電気情報工学科「データサイエンス序論」とほぼ同一内容．無編集ですが講義動画もあります(2021年9月収録)．ご興味あればご連絡ください．）
- データサイエンス実践Ⅰ～Ⅳ（2023/10/25版）
- データサイエンスことはじめ
- Python基礎その１
- Python基礎その２
- 距離とクラスタリング
- 統計分析
- 相関分析と回帰分析
- 主成分分析
- 画像処理基礎
- 画像処理応用
- パターン認識と深層学習
- ※一括ダウンロードはこちら (2023/10/25版)
- 情報科学 【AI・データサイエンス 】 （2025/8/5版）
- 社会のデータ・AI等活用事例動画（九州経済産業局様作成）
- Pythonプログラミング基礎（2025/4/30版）
- 統計基礎(英語版）
- Lesson 1: What are data?/ Descriptive Statistics
- Lesson 2: Descriptive Statistics—Graphical data representation/Descriptive methods in regression analysis
- Lesson 3: Probability and Random variable/Discrete Probability distribution
- Lesson 4: Continuous Probability Distribution/ Sampling Distribution
- Lesson 5: Point Estimation/ Confidence Interval Estimation
- Lesson 6: Hypothesis Test
- 応用プログラミング演習 ※PPTが必要な場合は牟田教授（muta@ait.
kyushu-u.ac.jp）までご連絡ください - 第1章：導入
- 第2章：IoT基礎（センサー）
- 第3章：マイクロコントローラ（Arduino）の基礎
- 第4章：計測データ解析の基礎
- 第5章：計測データ処理（IoT）の応用
- 付録：IoTデバイスの初期設定・準備
- ※ 一括ダウンロードはこちら（2025/9/26版）
- 〈参考資料〉サイバーセキュリティ基礎論（利用条件についてはリンク先に提示）
- 〈参考資料〉統計学（利用条件についてはリンク先に提示）