科目名 Course Title	生命情報学演習［24K3129］ Practice on Bioinformatics
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	生命科学コース	クラス	ライフ
コンピテンシー	○批判的思考力，○創造的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜2年

担当教員	由良　敬
学期	前期
曜日・時限・教室	木曜 7 〜 8 限 �@共通講義棟1号館106室 �A共通講義棟1号館107室

受講条件・その他注意
各自のノートＰＣ（持ち込み）を利用して、深層学習の基礎的技術を学習します。教科書としてDeep Learning with MATLAB (Cesar Perez Lopez)を利用し、MATLABを使って深層学習の基礎を学びます。演習の最後には各自のデータを用いた解析を予定しています。

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
Deep Learning with MATLAB (Cesar Perez Lopez)

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

アクティブラーニングの技法
学生授業

評価方法・評価割合
小論文（レポート）=40%，発表=30%，授業への参加態度=30%

主題と目標
各自のノートＰＣ（持ち込み）を利用して、深層学習の基礎的技術を学習します。教科書としてDeep Learning with MATLAB (Cesar Perez Lopez)を利用し、MATLABを使って深層学習の基礎を学びます。演習の最後には各自のデータを用いた解析を予定しています。

授業計画
各自のノートＰＣ（持ち込み）を利用して、深層学習の基礎的技術を学習する。MATLABをプラットフォームとして利用する。授業開始前までにMATLABを各自のＰＣにインストールし、実行ができるようにしておくこと。お茶大におけるMATLABの利用は、以下のＵＲＬを見ること。 http://133.65.51.144:443/ 最初の数回はMATLABの使い方を演習する。その後にMATLABを利用した深層学習を実施する。Deep Learning with MATLAB (Cesar Perez Lopez)を教科書として利用する。なお後半では、各自が持ち込んだデータの解析にも挑戦する。

時間外学習
Deep Learning技術は、これからのライフサイエンスには必須になります。日頃から生命現象を数理的に取り扱う能力を高めておいてください。

学生へのメッセージ
・統計およびプログラミングの技術をもっていることは、就職を含め、いろいろな局面で有利にはたらくので、ぜひとも身につけてもらいたい。論理的な思考力と問題を分解して考える能力は、数理生命科学に限らずありとあらゆる場面で必要である。

学生の問い合わせ先
理学部１号館６階６１１室