学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate

理・博前

時間割コード
Registration Code

2605068

科目区分
Course Category

先端専門講義科目群（前期課程講究）
Advanced Science Classes (Research Works in MC)

科目名　【日本語】
Course Title

生命動態学講究３

科目名　【英語】
Course Title

Dynamics in Life Science 3

コースナンバリングコード
Course Numbering Code

担当教員　【日本語】
Instructor

岩見真吾 ○

担当教員　【英語】
Instructor

IWAMI Shingo ○

単位数
Credits

開講期・開講時間帯
Term / Day / Period

春集中その他その他
Intensive(Spring) Other Other

授業形態
Course style

演習
Seminar

学科・専攻
Department / Program

理学専攻

必修・選択
Required / Selected

選択

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

人工知能の理論を理解して少なくとも１つの生命現象に対して機械学習を適用・実装し、実データを分析できるようになる。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

People need to understand a theory of artificial intelligence, then apply a machine learning approach for at least one lifescience phenomenon. Then evaluate real world data.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))

数理科学的な分析を駆使して、実験データや臨床データを定量的に理解できるようになる。

到達目標　【英語】
Objectives of the Course

People will be able to understand experimental and clinical data quantitatively by using mathematical analysis.

授業の内容や構成
Course Content / Plan

１．人工知能理論の理解
２．教師あり機械学習を用いたクラスタリング
３．教師なし機械学習を用いたクラスタリング
４．教師あり機械学習を用いた実データ解析
５．教師あり機械学習を用いた実データ解析

１．Understanding for artificial intelligence theory
２．Clustering by supervised machine learning approach
３．Clustering by unsupervised machine learning approach
４．Application of supervised machine learning approach to experimental and clinical data
５．Application of unsupervised machine learning approach to experimental and clinical data

履修条件
Course Prerequisites

機械学習を理解し、コンピュータシミュレーションを実施できる。