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Last updated at Apr 20, 2026.
Class plans and classrooms are subject to change, so be sure to check UTAS for the latest information.
If you do not have access to the UTAS, please contact your instructor or academic affairs office.
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DNA Information Analysis
近年のゲノム科学の進展や生体分子測定技術の進歩によって個人のゲノムシークエンスに加え、RNAやタンパク質といったさまざまなゲノム由来物質を網羅的に測定出来るようになってきました。それら細胞内のさまざまな物質が複雑なネットワークを構成して、私たちの体の恒常性は保たれています。このネットワークは、個人のゲノムの違いや生活環境や習慣の違いによって少しずつ異なり、ウイルスの暴露や加齢などの要因によりシステムのバランスが乱れ、その破綻がいわゆる疾患として現れることになります。これまで生命科学は、この生命の理解に対して事例の積み上げるという博物学に近い戦略を多くはとってきましたが、膨大なパターンを前には明らかな限界がありました。現在私たちはこの複雑なシステムを解明する大きなパラダイム転換の時期にきています。この講義では、ヒトゲノムの多様性や細胞の分子ネットワークについて、その恒常性と破綻がどのように疾患に影響するか最新の研究成果を交えて講義します。また、ゲノム関連データに特有の特性をモデルに取り込むことで、ゲノム分野で有用な深層学習モデルについて講義します。さらに、ヒトの高次機能は、ヒトゲノム由来の物質のみから成っているわけではなく、ヒトに共生する細菌叢（メタゲノム）がさまざまな部分を補いながら全体のネットワークを構築しています。このような拡大されたヒト全体についても講義します。
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1124
GIF-CS5024L1
DNA Information Analysis
Seiya Imoto
Tue 2nd
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Introduction to Near-Term Quantum Computation
The goal of this course is to learn how to implement utility-scale applications on a quantum computer. To achieve the goal, the course covers from the basics of quantum information to recent advances of quantum algorithms for noisy quantum devices as well as circuit optimization and error mitigation techniques to maximize results. The course also introduces how to implement quantum algorithms using open-source framework of quantum computing and real quantum devices with more than 100 qubits. The course is intended to help students understand the potential and limitations of currently available quantum devices.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1166
GIF-CS5044L3
Introduction to Near-Term Quantum Computation
KOBAYASHI Yuri
Fri 5th
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Academic Writing in English
This lecture introduces the fundamentals of academic writing in English, with both methodology and concrete examples to walk through how to write an academic paper.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1170
GIF-CS5801L3
Academic Writing in English
Tue 4th
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Practical English Presentation Skill I
本講義には、英語で学術的なプレセンテーションのやり方について議論する。2024年度以前に入学したコンピュータ科学専攻修士課程入学者が原則的に履修する必要である。2025年以後に入学した学生は「実践英語対話表現演習III」を履修すること。
We will discuss how to make an academic presentation during this course. This course is a mandatory course for all master students at Department of Computer Science who enter the department not after 2024. Please enroll in the course "Practical English Presentation Skill III" if you enter the department in the academic year 2025 or after.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1171
GIF-CS5802S3
Practical English Presentation Skill I
Suppakitpaisarn Vorapong
Intensive
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Interdisciplinary Lecture in Scientific Computing
計算機科学を専門とする学生向けに、計算科学すなわちコンピュータシミュレーションを活用する科学、を理解するために必要な基礎知識について講義を行なう。
計算科学は大変広い分野であるが、今年度は古典粒子系、統計力学、量子力学の3分野を主に取り上げる。大学教養課程における数学、物理、化学の知識の復習から解説を行なう。
For students specialized in computer science, we will lecture the basic knowledge to understand computational science, which is the science field utilizing computer simulations.
From the vast field of the computational science, we will pick up several topics on classical particle systems, quantum mechanics and statistical mechanics, mainly, for this fiscal year.
The lecture will start from the reviews of the basic knowledge of mathematics, physics and chemistry in general education course of universities.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1175
GIF-CS5047L1
Interdisciplinary Lecture in Scientific Computing
Yoshihide Yoshimoto
Wed 2nd
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Advanced Statistical Modeling
機械学習における統計モデリングの深い理解を目指して、そのモデリングを先端的な理論に基づき解析する方法について説明する。また、その背景となる数学の知識を身につけることを目標とする。
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1178
GIF-CS5049L1
Advanced Statistical Modeling
SATO Issei
Fri 2nd
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Approximation and Online Algorithms with Applications
In this class, we discuss basic concepts in algorithmics such as NP-hardness, approximation algorithms, and online algorithms. Then, we give examples how to apply them to practical research.
At the end of this class, students who are not familiar with these theoretical concepts are expected to learn their importance in practical point of views. On the other hands, students who are familiar with them are expected to gain more experiences on applying the concepts to practical settings.
本講義では、NP困難、近似アルゴリズム、オンラインアルゴリズムなどアルゴリズムを解析する理論の概要を説明し、機械学習や データベースなど応用分野に適用する事例を挙げる。
アルゴリズム論を勉強したことがない学生には理論的な解析の重要性を実感させ、勉強したことがある学生にはアルゴリズム論の応用を経験させることを目的としている。
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1183
GIF-CS5054L3
Approximation and Online Algorithms with Applications
Suppakitpaisarn Vorapong
Mon 5th
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Network Optimizations
During this class, we discuss fundamental and state-of-the-art research results on network optimization. The class covers results on sensor networks and social networks. Network design algorithms and efficient algorithms for networks with several million nodes are also discussed during the class.
通信ネットワーク、センサーネットワークやソーシャルネットワークの効率を最適化するアルゴリズムを、基礎から最近の研究成果まで議論する講義である。ネットワークデサインアルゴリズムや数千万ノードがある巨大ネットワークを高速に最適化できるアルゴリズムも議論する。
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1185
GIF-CS5056L3
Network Optimizations
Suppakitpaisarn Vorapong
Mon 3rd
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Advanced Computer Vision
幾何形状解析、X線による内部構造解析、反射解析、マルチスペクトル解析などの応用を通して、実践的な視覚情報処理を学ぶことを目的とする。
光学特性を考慮した画像形成過程や物理モデルに基づく逆問題の理解に加え、深層学習を統合したシーン理解手法を習得し、実世界データに対してロバストに機能する視覚情報処理能力を養う。
This course aims to develop practical skills in computer vision through applications such as geometric shape analysis, X-ray-based internal structure analysis, reflectance analysis, and multispectral analysis.
Students will learn image formation processes that account for optical properties, physics-based inverse problems, and deep learning–integrated scene understanding methods, with the goal of achieving robust visual information processing for real-world data.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1189
GIF-CS5093L1
Advanced Computer Vision
Imari Sato
Mon 5th
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Advanced Custom Computing
コンピュータシステムの更なる高性能化・効率化のためには、AI等のアプリケーションドメインに特化したハードウェアおよびソフトウェアを活用するカスタムコンピューティングが重要である。本講義では、カスタムコンピューティングを行う際に必要となるコンピュータアーキテクチャに関する知識と、高度なアプリケーションを実現するためのハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムに関する技術を習得する。
Custom computing, which effectively utilizes domain-specific hardware and software optimized for particular application domains, especially AI, is a crucial approach for further improving the performance and efficiency of computer systems. In this lecture, you will learn the fundamental concepts of computer architecture for custom computing. You will then learn various hardware, software, and system-aware algorithm techniques for realizing advanced applications.
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
4810-1190
GIF-CS5094L3
Advanced Custom Computing
Takamaeda Shinya
Thu 2nd
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1-10 / 75 results
