科目区分 | PBL科目 | 教職科目 | 指定なし |
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単位数 | 1 | 選択・必修・自由 | 必修 |
授業形態 | 演習 | 主な使用言語 | 日本語/英語 |
開講時期 | Ⅱ | 履修登録システム | 使用する |
履修登録期間 | 2021/06/24~2021/07/14 | 履修取消期限 | 2022/01/06 |
プログラム名 | IS | CB | BS | BN | MS | CP | DS |
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履修区分 | - | ◎ | - | - | - | - | - |
コア科目 | - | - | - | - | - | - | - |
履修方法 | ・PBL科目から2単位履修すること。 ・「情報生命科学プログラム」を選択した学生対象の授業である。 |
担当責任教員 | 金谷 重彦 |
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担当教員 | 別所康全、金谷重彦、小野直亮、MD.Altaf-Ul-Amin、塩﨑一裕、(シバスンダランスハルナン(アクシオへリックス株式会社))、(上猶稔(アクシオへリックス株式会社))、(石黒光一(アクシオへリックス株式会社))、(田澤賢(アクシオへリックス株式会社)) |
教育目的/学修到達目標 | 【教育目的】 情報生命科学とは、生命現象を情報科学を駆使して解明することを目指した分野である。つまり、生命現象に関わるデータを体系的把握する、さらには、研究者による生命現象における仮説を、データ解析から明らかしょうとする分野である。そこで、生命現象の問題を設定し、いかに解くかという視点で、情報生命科学PBLⅠでは、バイオデータの体系的整理と統計解析の基礎をRプログラミングを通して理解する。さらに、受講者各自が、問題を設定し、統計解析を通して結論を導き、プレゼンを通して議論を深めるという実習を行う。なおPBLⅡでは、さらにプレゼンに対する議論を踏まえ、更なる情報解析を進め、設定した仮説の優位性をプレゼンを通し、論理による正しさを示すことを目指す。 【学修到達目標】 1) ________について説明、記述できる。 2) ________について整理、議論ができる。 3) ________について俯瞰、表現できる。 4) ________について操作できる。 |
授業概要/指導方針 | 【授業概要/指導方針】 PBLⅠでは、前半に問題の設定の考え方や解析の手法を概説する。受講者各自が独自の考えで問題を設定し、解析を試みる。後半に受講者が順番に発表をおこない、議論を深める。 【授業時間外学修(予習・復習等)の目安】 各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間 各回毎に復習2時間程度 |
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回数 | 日付 [時間] | 担当教員 | テーマ | 内容 |
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1 | 1/6 [4] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢 | 統計解析基礎 | RStudioによるプログラム実行と統計検定の基礎を学ぶ。 |
2 | 1/6 [5] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢 | 多変量解析1 | データの体系的理解をめざした多変量解析(クラスタリング、主成分分析、k平均法などをRプログラミングを通して学ぶ) |
3 | 1/7 [4] | 田澤 賢 | 多変量解析2 | 変量(事象)間の関連性の理解を目指した多変量解析(回帰分析、PLSなどの方法を学ぶ) |
4 | 1/19 [4] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢 | 多変量解析4 | 1-3回目のデータ解析をいかに解釈し、生物学データにひそむ仮説の優位性を評価する。 |
5 | 1/19 [5] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢 | 受講者の発表と議論1 | 1-4回目の講義をもとに、各自が問題意識をもって集めたデータの解析結果とそれから得られる結論を論理的にプレゼンする。なお、議論を通して、各自の仮説の優位性を示すプレゼンをさらに求めることもある。 |
6 | 1/20 [4] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢、上猶 稔 | 受講者の発表と議論2 | 1-4回目の講義をもとに、各自が問題意識をもって集めたデータの解析結果とそれから得られる結論を論理的にプレゼンする。なお、議論を通して、各自の仮説の優位性を示すプレゼンをさらに求めることもある。 |
7 | 1/20 [5] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢、上猶 稔 | 受講者の発表と議論3 | 1-4回目の講義をもとに、各自が問題意識をもって集めたデータの解析結果とそれから得られる結論を論理的にプレゼンする。なお、議論を通して、各自の仮説の優位性を示すプレゼンをさらに求めることもある。 |
8 | 1/21 [4] | シバスンダラン スハルナン、田澤 賢、上猶 稔 | 受講者の発表と議論4 | 1-4回目の講義をもとに、各自が問題意識をもって集めたデータの解析結果とそれから得られる結論を論理的にプレゼンする。なお、議論を通して、各自の仮説の優位性を示すプレゼンをさらに求めることもある。 |
回数 | 日付 | 時間 | 講義室 | 備考 |
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1 | 1/6 | 4 | L13(BS) | |
2 | 1/6 | 5 | L13(BS) | |
3 | 1/7 | 4 | L13(BS) | |
4 | 1/19 | 4 | L13(BS) | |
5 | 1/19 | 5 | L13(BS) | |
6 | 1/20 | 4 | L13(BS) | |
7 | 1/20 | 5 | L13(BS) | |
8 | 1/21 | 4 | L13(BS) |
テキスト | 特になし |
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参考書 | 特になし |
履修条件 | 特になし |
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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。 ・プレゼンテーション(70%)、議論への参加度(30%)で評価を行う。 |
関連科目 | 情報生命科学PBLⅡ |
関連学位 | 工学、バイオサイエンス |
注意事項 | 特になし |
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資料名 | 備考 | 公開期限 | ||
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2022-01-06_2 | 2023/03/31 | 学内専用 | |
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2022-01-07 | 2023/03/31 | 学内専用 | |
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2022-01-06_1 | 2023/03/31 | 学内専用 | |
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2022-01-19_2(iris) | (NAIST only) https://databox.naist.jp/f/5436853 | 2023/03/31 | 学内専用 |
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2022-01-20_1(AutoKeras_autoMPG) | (NAIST only) https://databox.naist.jp/f/5466581 | 2023/03/31 | 学内専用 |
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2022-01-20_2(pyCaret_autoMPG) | (NAIST only) https://databox.naist.jp/f/5466582 | 2023/03/31 | 学内専用 |