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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。近年その理解のために、バイオインフォマティクスやシステム生物学の研究が盛んである。そこでは、統計的学習理論やシステム工学などの情報科学的手法が用いられる。
生命と知性のモデル化を究極の目的として、本講義では、統計的学習に基づくバイオインフォマティクス、およびシステム生物学に関するいくつかのトピックを概説する。
１．統計的学習によるバイオインフォマティクス
教師なし特徴抽出（クラスタリング、次元選択）
教師あり特徴抽出と統計的仮説検定
教師ありパターン分類とカーネル法
２．システム生物学
シグナル伝達系のシミュレーション
チャネルと神経細胞のシミュレーション
脳の高次機能モデルとロボティクス
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特になし
ただし、線形代数と確率の基礎的知識があることが望ましい
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出席状況（50%）および試験（50%）により成績を評価する
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履修希望者は、１回目の授業の際に履修登録を行うこと
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