Statistics and biometrics have emerged as crucial disciplines not only in agricultural sciences but also in various other fields. This significance is primarily attributed to three factors: Firstly, advancements in data measurement techniques have facilitated the collection of extensive and diverse biological and agronomic data that were previously unattainable. Secondly, the evolution of data science methodologies has enabled the integration and modeling of such collected data. Thirdly, the enhancement of computational capabilities has empowered the utilization of these methodologies. These advancements have rendered statistical and biometric methods indispensable for extracting insights from the vast and varied biological and agronomic datasets. Throughout this lecture series, a diverse array of biological and agronomic datasets will serve as illustrative examples to demonstrate various analytical methods. Delivered in a hands-on format, utilizing R, Python, and Matlab, the aim is to equip students with practical analysis skills. The initial portion of the course, spanning the first one-third, will focus primarily on techniques for summarizing, visualizing, and modeling relationships within multivariate datasets. In the subsequent one-third, students will delve into linear models, linear mixed models, local regression, and nonlinear models. Finally, in the last segment, students will explore image analysis, machine learning, and deep learning methods. While the course will cover a broad spectrum of methods, ranging from introductory to advanced levels, the emphasis will be on developing the capability to independently conduct analyses rather than on elaborating on the theoretical underpinnings of the methods.

広く産学官にわたってグローバルに活躍するために必要な「俯瞰力」を養成することを目指す。物質科学の各分野について最先端の知識を修得し、自分の専門分野と周辺分野がどのように関連するか、あるいはし得るか、について深く考察するために、第一線で活躍する講師の方々にその分野の最前線を概観していただく。さらに、それらの講義を通して異分野間のコミュニケーションを円滑に進めるための具体的方法論を学ぶ。 This survey course is designed to enable students to develop the broad perspective that is required of global leaders working in and across industry, academia, and government. Students will gain knowledge and insight on advancements in each field of materials science research, given by leading researchers working on the frontline in those fields. This will allow students to consider how peripheral fields are related to their own area of expertise, and to consider the potential for forging bridges between related fields in the future. In addition, students will learn specific methodologies designed to facilitate smooth communication among different disciplines.

本講義では、原子力分野で常に付随する放射線安全の基本的考え方や理念について学習する。 まず、これらの理解の基礎となる放射線物理学、放射線化学、放射線生物学のうち関連する項目について学ぶ。放射線安全においては行政・規制も大切な視点であることから、放射線防護関連法令のうち放射性同位元素等の規制に関する法律（RI規制法）について学習する。 それらの基礎分野を元にして、現場で適用される実学としての放射線安全の考え方やその具体的な実現方法について学ぶ。ここでは、線量管理や放射線防護について習得し、さらに近年の重要なテーマである原子炉の解体や環境への影響についても理解を深め、これを実務に適用する際の課題などについても整理する。 例えば、放射線被ばくに伴って生じる健康被害は、放射線の種類や量、被ばくのスピード（線量率）、被ばく部位等、種々の要因によって決まる。このように放射線被ばくリスクを素過程や疫学的調査結果といった基礎学理に基づいて分析、理解する考え方を習得する。

"Radiation" is a collective term referring high energy particles and electromagnetic waves. Their applications have a long history originated in Rontgen's X-rays. However it is still the field of the most advanced technique. The objective of this lecture is to learn the frontier radiation application field. Among various application fields we select "micro analysis" using an accelerator (especially Accelerator Mass Spectrometry) and medical/industrial application of radiation.

オーストラリア国立大学(ANU)と進めている国際教育・研究の枠組みの中で行う授業。 全学の学生に開講する。”共生”をテーマにANUから学生が来日し合同でフィールドワークや実験、講義などを行うことにより、国際感覚も養いながら、科学についての理解を進める。/Joint course work with students at the Australian National University. If Covid-19 situation improve, we will host students from the Australian National University to study various topics including Geohazards, AI, Science communications, Philosophy and Science and others. Otherwise, online virtual joint course will be conducted. Theme of the course will be "Kyosei: Co-existence".

オーストラリア国立大学(ANU)と進めている国際教育・研究の枠組みの中で行う授業。 全学の学生に開講する。”共生”をテーマにANUから学生が来日し合同でフィールドワークや実験、講義などを行うことにより、国際感覚も養いながら、科学についての理解を進める。/Joint course work with students at the Australian National University. If Covid-19 situation improve, we will host students from the Australian National University to study various topics including Geohazards, AI, Science communications, Philosophy and Science and others. Otherwise, online virtual joint course will be conducted. Theme of the course will be "Kyosei: Co-existence".

前半：核酸、アミノ酸、タンパク質に焦点を当て、それらの構造と機能に関する基礎的な概念を学ぶとともに、それらを観察・操作する実験手法の原理について理解を深める。その後、生体物質がどのように作用することで、複雑かつ多様な細胞の機能が発現するのかについて、神経細胞をモデルとして学ぶ。（竹内） 後半：前半の講義をもとに、生体物質によって担われる複雑かつ多様な生命現象として免疫システムを取り上げ、生体物質の同化異化反応が支える個別の細胞機能が、システムとして生体防御あるいは疾患病態を担うしくみを学ぶ。物質レベルから個体レベルへ、幅広い階層を俯瞰することで興味の幅を広げるとともに、最先端の免疫学研究についても学ぶ機会とする。（反町）

本講義では，宇宙の起源，物質の起源，生命の進化，情報と人工知能などの現代科学のフロンティアを，最前線の若手研究者が数理科学という切り口で俯瞰する．授業担当教員がモデレータとなり，理化学研究所などの若手研究者をゲストに招き，以下の話題を議論する．ゲスト氏名と話題は，今野北斗「現在の幾何学」，青木俊太朗「宇宙論入門 ― 初期宇宙と素粒子の視点から」，シュパイデル玲雄「数理遺伝学入門」，土居孝寛「コンピュータでのぞくクォークの世界」，角田峻太郎「物性における対称性とトポロジー」，Andreas Dechant「Statistical Mechanics: From Micro to Macro, from Equilibrium to Nonequilibrium　（統計力学： ミクロからマクロへ，平衡から非平衡へ）」, 菊池勇太「量子コンピュータでできること」である．

This course overviews the global climate change and introduces the methods and applications of chemical and physical analyses to understand global environmental changes with emphasis on oceanographic processes.