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カリキュラム

  • 2022年度開講科目(予定)

    開講時期 科目名
    (講演題目)講義概要
    必/選
    単位数
    担当者
    4月~5月 データ駆動科学概論と実践
    (データ駆動科学概論と実践)
    本プログラムの導入。情報統合型研究開発実践例の紹介。Python/Rの実践演習
    必修
    2単位
    熊本大学
    赤井一郎
    計算科学振興財団
    伊藤 聡
    6月 データ駆動科学D
    (数理地球科学の基礎と応用)
    地球科学データを対象とした解析・モデリングのための機械学習と実践演習
    選択
    1単位
    海洋研究開発機構
    桑谷 立
    7月 データ駆動科学E
    (データ同化の基礎と応用)
    数値シミュレーションと観測データを融合するデータ同化の基礎と実践
    選択
    1単位
    東京大学地震研究所
    長尾大道
    8月 データ駆動科学F
    (パターン認識と深層学習の基礎と応用)
    パターン認識、機械学習、深層学習手法を用いた画像処理
    選択
    1単位
    電気通信大学
    庄野 逸
    9月 データ駆動科学G
    (地盤工学における機械学習:基礎と応用)
    土木・地盤データを対象とした解析・モデリングのための機械学習と実践演習.
    選択
    1単位
    岡山大学大学院
    珠玖隆行
    10月 データ駆動科学H
    (材料設計計算工学とデータ駆動科学)
    フェーズフールド法に基づく材料設計計算工学の基礎、およびデータ駆動科学との
    選択
    1単位
    名古屋大学
    小山敏幸
    11月 データ駆動科学I
    (生態学における:種・個体数・環境の多変量解析)
    生態学で用いる統計学の全般の概説とRを使ったデータ処理と多変量解析方法の実践演習
    選択
    1単位
    熊本大学
    山田勝雅
    12月 データ駆動科学A
    (データ駆動科学入門)
    ベイズ推定に基づく計測と情報科学の融合
    選択
    1単位
    東京大学
    岡田真人
    1月 データ駆動科学B
    (機械学習概論と判別・クラスター分析)
    機械学習の全体像と、データの特徴量に基づくデータ判別と、クラスター解析法
    選択
    1単位
    統計数理研究所
    日野英逸
    2月 データ駆動科学C
    (データ駆動科学を用いた物質科学)
    マルコフ連鎖モンテカルロ法やスパースモデリングを用いた物質科学
    選択
    1単位
    東京大学
    福島孝治
  • 2021年度開講科目

    開講時期 科目名
    (講演題目)講義概要
    必/選
    単位数
    担当者
    10月~11月 データ駆動科学概論と実践
    (データ駆動科学概論と実践)
    本プログラムの導入。情報統合型研究開発実践例の紹介。Python/Rの実践演習
    必修
    2単位
    熊本大学
    赤井一郎
    計算科学振興財団
    伊藤 聡
    12月 データ駆動科学A
    (データ駆動科学入門)
    ベイズ推定に基づく計測と情報科学の融合
    選択
    1単位
    東京大学
    岡田真人
    1月 データ駆動科学B
    (機械学習概論と判別・クラスター分析)
    機械学習の全体像と、データの特徴量に基づくデータ判別と、クラスター解析法
    選択
    1単位
    統計数理研究所
    日野英逸
    2月 データ駆動科学C
    (データ駆動科学を用いた物質科学)
    マルコフ連鎖モンテカルロ法やスパースモデリングを用いた物質科学
    選択
    1単位
    東京大学
    福島孝治