生命は多数の構成要素の相互作用から成る複雑系である。その理解のための重要なアプローチの一つは、現象の解析に基づくモデル化とシミュレーションである。そこでは、統計的学習理論やシステム工学など、数理工学的手法が用いられる。 本講義では、生命と知性のモデル化に関する数理工学的手法を解説する。 １．統計的学習理論概説 　教師なし学習と教師あり学習 　ベイズ学習理論 ２．学習による遺伝子・タンパク質機能解析 　カーネル法によるタンパク質機能解析 　統計的推定による遺伝子ネットワーク解析 ３．神経細胞・脳機能のモデル 　神経細胞モデルとシミュレーション 　脳の高次機能モデル

　

特になし：講義ノートを配布

特になし：関連する本は授業中に紹介する

特になし ただし、線形代数と確率の基礎的知識がある方が分かりやすい

レポートおよび出席状況により成績を評価する