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情報分析・管理論Information Analysis and Management

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講述する。特に、具体的な問題に対してどのようにそれらの技術が適用できるかを学ぶことで技術の基本的な考え方を理解し、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・管理演習」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学ぶ。まず、各種の問題を計算機で解くための、グラフを中心とした問題のモデル化とアルゴリズムといった情報科学の基礎を説明し、それから、情報科学の他分野(ここでは生物情報学)への応用の成功例と言える配列解析と形式言語・隠れマルコフモデルとの関連、データから有用な知識を発見するデータマイニング、大規模データの管理を行うデータベース、分析結果などの情報の可視化、インタラクション技術、情報発信技術を取り上げる。

履修要件
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、実際にその解を計算できるようになることが達成目標である。 「情報分析・管理演習」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, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 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)
メールのやり取りで随時行う。
浅野泰仁: asano@i.kyoto-u.ac.jp
中村聡史: nakamura@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp

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