知識情報処理論

2020年9月4日、11日、18日、25日、10月2日、9日、16日　17：15～19：00 講義内容は以下の通り（予定）： バイオインフォマティクス研究の為に必要な統計的解析手法と機械学習手法について基本的なメカニズムを理解し、各自の研究データにこれらの手法が適用できるように 1) ニューラルネットワークの基礎、学習アルゴリズム 2) 判別分析、ニューラルネットワークの応用例 3) 学習済みニューラルネットワークの解析法、ディープラーニング、相関解析、 クラスタ分析、主成分分析 4) カーネル関数を用いた学習(SVM) 5) 決定木 6) 隠れマルコフモデル などを講義する予定です。講義中の実習はすべてRを用いて行います。

・ノートPC を用いた実習形式で授業を進めます。

昨年度は、「全7回の講義中5回の出席で“可”。“優”を取るには提出レポートで判断」としました。 この基準は、学生の習熟度などに応じて適宜変更します。

特になし。

特になし。

・PCとRの基本的な操作ができること。 ・講義の詳細や受講に関する質問は、シラバス末尾 (学外非公開) の共有連絡板をチェックしてください。特に初回開始前には必ずチェックをお願いします。この共有連絡板は GoogleトップからECCSクラウドメール (*****) でログインしてから、リンク先をクリックすると閲覧・追記が可能です。

ソフトウェアR（もしくはRStudio）を使用します。 http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/***** を参考に してR および各種R パッケージのインストールをしておいて下さい。