| 授業計画 |
第1回 |
高校までの「理科」を脱去せよ！（１）
大学で生物を学ぶということ。実験科学の基礎（観察→定量→比較）。
wordの使い方、レポートの書き方、メールの書き方
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第2回 |
高校までの「理科」を脱去せよ！（２）
理科系の作文技術。研究者の作法、思考法とは？
研究計画書、研究費のしくみ
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第3回 |
高校までの「理科」を脱去せよ！（３）
論文の選び方、インパクトファクターとは？
論文の読み方、アブストラクトの書き方、グラフの見方
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第4回 |
高校までの「理科」を脱去せよ！（４）
実験データの取り扱いと統計入門（Excelの使い方）
ダメ統計や嘘グラフとは？
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第5回 |
高校までの「理科」を脱去せよ！（５）
プレゼンテーション入門（パワーポイントの使い方）
的確に質問し、端的に答える。学会での作法とは？
卒業研究とは、読み・書き・発表・質問を身につける手段に過ぎない
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第6回 |
実験データの取り扱いと統計入門（Excelの使い方）
相関関係と因果関係
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第7回 |
実験データの取り扱いと統計入門（Excelの使い方）
正規分布と中心極限定理。有意差ってなに？
統計、検定、分散分析（ANOVA）
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第8回 |
デジタル画像処理と画像解析 その1
画像って何？色って何？
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第9回 |
デジタル画像処理と画像解析 その2
画像の特徴を表す量とその変換
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第10回 |
デジタル画像処理と画像解析 その3
明るさ・コントラストの変換
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第11回 |
デジタル画像処理と画像解析 その4
空間フィルタと周波数フィルタ
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第12回 |
デジタル画像処理と画像解析 その5
画像の復元と生成、2値化
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第13回 |
デジタル画像処理と画像解析 その6
パターンマッチングとパターン認識
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第14回 |
デジタル画像処理と画像解析 その7
深層学習による画像認識と生成
動画像処理
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第15回 |
※その他話題候補
生物学で数学を扱うということ
美しいは真実であるということ。微分方程式の意味。
数式の読み方がわかれば数式アレルギーは解消できる！
プログラミング入門、アルゴリズムの考え方
ファイルの保存、自分で採ったデータは自分で解析しよう
オイラー法、ニュートン法
数理統計入門
パターン認識と機械学習
主成分分析と独立成分分析
情報量、エントロピー
電気生理学と電磁気学の意外な関係
生体電気現象と測定方法、膜電位
脳波、筋電、心電図の読み方
数値解析入門
波のデータをどう調理するか、周波数、サンプリング
周波数解析、フーリエ変換
顕微鏡入門
光の特性、電磁波、可視光、蛍光
組織の透明化と対物レンズの選び方（屈折率、開口数）
ザイデルの５収差
カメラの原理、パソコンの原理
蛍光フィルター、励起、オートフォーカス
ビット、メモリ、データの記録・保存
画像解析入門
ImageJ、コントラスト、輝度、変化率、差分、ROI
人工知能と深層学習（Deep Learning）入門
ニューラルネット、DeepLabCut
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