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情報分析・管理演習Information Analysis and Management & Exercise

授業の概要・目的

今日、分野を問わず最先端の研究を進めていくには、大規模データの分析・管理技術が不可欠となっている。本講義では、有用な情報の抽出、それらの管理、各種のアルゴリズムや確率的モデルに基づく分析、分析結果の可視化など、多くの分野で利用されているトピックを精選して演習を実施する。特に、具体的な問題に対してどのようにそれらの技術をどう応用するかといった技術を習得し、各自の分野で応用が可能になることを目指している。

授業計画と内容

本講義では、「情報分析・管理論」と連携して、各分野の研究に必要と考えられる情報分析・管理技術の仕組みや、具体的な応用の手法について、実際の演習を通して学ぶ。

扱うトピックと構成の予定は、以下の通りである。

グラフアルゴリズム、ネットワークフロー、配列(文字列)のアラインメント、マルコフチェインと隠れマルコフモデル、正規文法と文脈自由文法、線形回帰線形識別モデル、データベース、情報の可視化、ユーザーインタフェースと対話技術、情報の発信技術

履修要件
情報分析・管理論を受講していること。 何らかの言語を用いてプログラミングがある程度可能であること。スクリプト言語でも良い。
予備知識
成績評価の方法・基準
講義で扱った情報分析・管理技術の仕組みを理解し、具体的な問題に応用して実際にその解を計算できるようになることと、情報を管理および発信できるようになることが達成目標である。「情報分析・管理論」と合わせて、出席状況および毎週のレポートによってこの目標に到達しているかどうかを検証し、成績を算出する。
教科書
特に定めない
参考書等
アルゴリズム・デザイン, 共立出版, Jon Kleinberg (著), Eva Tardos (著), 浅野孝夫 (翻訳), 浅野泰仁 (翻訳), 小野孝男 (翻訳), 平田富夫 (翻訳)
Biological sequence analysis -Probabilistic models of proteins and nucleic acids-, Cambridge University Press, Richard Durbin, Sean R. Eddy, Anders Krogh, Graeme Mitchison.
パターン認識と機械学習 -ベイズ理論による統計的予測- 上・下巻, シュプリンガー・ジャパン, C.M. ビショップ(著), 元田 浩 (翻訳), 栗田 多喜夫 (翻訳), 樋口 知之 (翻訳), 松本 裕治 (翻訳), 村田 昇 (翻訳)
URL
その他(授業外学習の指示・オフィスアワー等)
オフィスアワーは火曜5限とするが、基本的にはメールのやり取りで随時行う。

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