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2018年度 データサイエンス序論 A(春) (2007)

クラス基本情報

科目区分 序論科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2018/04/05~2018/04/18 履修取消期限 2018/04/17

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目
履修方法 ・序論科目から3単位以上履修すること。7科目(7単位)の履修を積極的に推奨する。


授業科目概要

担当責任教員 中村 哲
担当教員 中村哲、森浩禎、船津公人、浦岡行治、金谷重彦、荒牧英治、小野直亮、作村諭一、国田勝行
教育目的/授業目標 情報科学、バイオサイエンス、物質科学に関わるデータ駆動型科学、AI駆動型科学が,どのように蓄積された膨大なデータの処理、可視化、分析を行うかを講述し、その奥に隠れた「真理」や「価値」を引き出すかについて述べる。
授業概要/指導方針 データサイエンスについて,研究の経緯,現状,今後の方向性の理解,基本的な考え方の理解を進めるため8回の講義を実施する。

授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 4/13[2] 情報学分野におけるデータサイエンスI
(中村)
情報分野におけるサイバーフィジカルデータに対するデータサイエンスの重要性について講述する.特に、現在のサイバーデータ(テキストデータ)についての取り組み,現状と今後の可能性について解説する。
2 4/17[2] 情報学分野におけるデータサイエンスⅡ(小野) 情報分野におけるサイバーフィジカルデータに対するデータサイエンスの重要性について講述する.現在のIoTデータ、フィジカルデータ(多次元センシングデータ)についての取り組み、現状と今後の可能性について解説する。
3 4/19[2] バイオサイエンス分野におけるデータサイエンスI(森) バイオサイエンス分野におけるデータサイエンスの必要性について検討を加える。分子生物学からゲノム科学、システム生物学と発展しているバイオサイエンスにおいて、技術革新がもたらした膨大なデータ産生の現状を見る。
4 4/23[2] バイオサイエンス分野におけるデータサイエンスⅡ(作村、国田) 膨大なデータが比較的容易になってきてはいるが、data drivenな生物学と言われて久しい。この方向に向けたこれまでの取組と成果及び現状を解説し、今後取組むべき課題、その先の可能性を議論する。
5 4/25[2] 物質科学分野におけるデータサイエンスI(浦岡) 現在、新材料、新プロセスの開発に活用されているデータサイエンスの状況について、最先端の取り組みを中心に説明する。
6 4/27[2] 物質科学分野におけるデータサイエンスⅡ(船津) 物質科学の分野におけるデータサイエンスの重要性について説明する。また、物質科学分野における分子・材料設計の基本的な考え方を事例を通して解説し、様々な応用の可能性を俯瞰する。
7 5/2 [2] 医療情報分野におけるデータサイエンス(荒牧) 医療情報分野におけるデータサイエンスは,これまでの医療を大きく変える可能性がある.膨大な診療データに基づいた人工知能による診断支援,IoTを用いた病気を未然に防ぐ先制医療など,本邦の最先端の研究事例とそのベースとなっているデータや技術について紹介・議論する。
8 5/8 [2] 料理・栄養情報分野におけるデータサイエンス(金谷) ヒトの健康は、運動と食事、さらにはゲノムにより維持されている。世界 の地域における料理には、多成分複雑系の中に、食としての美味しさを維持しながら、栄養学・遺伝学、行動パターンを考慮した成分が摂取されている。本講義では、料理のデータサイエンスにより、各地域の料理の健康への意味を解説する。

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 4/13 2 ミレニアムホール
2 4/17 2 ミレニアムホール
3 4/19 2 ミレニアムホール
4 4/23 2 ミレニアムホール
5 4/25 2 ミレニアムホール
6 4/27 2 ミレニアムホール
7 5/2 2 ミレニアムホール
8 5/8 2 ミレニアムホール

テキスト・参考書

テキスト 特になし
参考書 特になし

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・合否で評価する。
・講義終了後、3分野から選択してレポートを提出し採点する。
関連科目 すべての序論科目
関連学位 理学、工学、バイオサイエンス
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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