This seminar is a chance to explore biochemistry in a more interactive and relaxed way. Instead of just sitting and listening, you will learn through discussions, problem-solving, and small group activities. You can take this seminar by itself, or together with other related lectures if you like - there is no strict connection.

The goal is simple: to help you really understand important biochemical ideas, practice applying them, and build confidence in using scientific English. Along the way, we will also look at extra topics that may not come up in regular lectures.

In this seminar, you can expect:

* Group discussions where we work together on biochemical problems.
* Short, ungraded quizzes and other activities for self-check.
* Case studies that connect science to real-life examples.
* Peer teaching opportunities to learn from and with your classmates.

You are always welcome to ask questions - during class, by email, or in extra meetings with me or the teaching assistants. The seminar is conducted entirely in English, giving you a chance to practice scientific communication in a supportive environment.

In short: think of this seminar as a study group for biochemistry (生化学の塾), where we focus on understanding, practice, and discussion rather than memorization.

Life science tries to understand everything about living things - from the tiniest atoms all the way up to whole organisms. In this seminar, we focus on how biomolecules (like DNA, proteins, and lipids) are built, how they work, and how they come together to keep life running in both health and disease.

By the end of this seminar, you should be able to:

* Describe the structure and role of important biomolecules such as DNA, proteins, and lipids.
* Understand and explain key biochemical reactions, including enzymes and metabolic pathways.
* Practice thinking about how common molecular biology techniques (PCR, cloning, protein analysis) are used.
* Discuss how biomolecules affect cell function and the health of the whole organism.

Course Topics
(14 classes + 1 feedback session)

1. Introduction to Biochemistry: What biochemistry is and how molecules make life possible.

2. DNA, Genes, and Genomes: How genetic information is stored and passed on.

3. DNA Replication and Gene Expression: How DNA makes copies and gives instructions for proteins.

4. Proteins: Their shapes and the many jobs they do in cells.

5. Protein Structure: How folding determines protein function.

6. DNA Isolation and Analysis: Basic lab techniques to look at DNA.

7. DNA Cloning and PCR: How scientists copy and work with DNA.

8. Protein Methods: How to study and analyze proteins in the lab.

9. Enzymes: Special proteins that speed up life’s chemical reactions.

10. Enzyme Kinetics: How to measure and understand enzyme activity.

11. Carbohydrates: Sugars as energy and as building blocks.

12. Lipids: Fats and membranes that organize and power cells.

13. Metabolism: How cells make and use energy.

14. Citric Acid Cycle and Oxidative Phosphorylation: The main energy-producing pathways.

特になし

Class Participation (60%)
Your active participation in class is very important. This includes joining discussions, working on exercises, and taking part in short in-class quizzes and activities.

Homework Logbook (40%)
Instead of a final exam, you will keep a learning logbook throughout the course. This homework is hand written only (no AI-generated answers). Think of it as your personal record of what you learned - where you can write notes, solve problems, and even draw pictures of molecules, pathways, or bacteria.

Most of the logbook (about 70%) will be completed during class as we review and discuss topics together.
The remaining part (around 30%) will be homework to finish at home. It’s fine to talk and team up with classmates for ideas, but please do not simply copy each other’s work. Your logbook will be checked and graded as part of your evaluation.

To get the most out of this seminar, students should look over the course materials and work on the problem sets before each class. Think of the homework not as a punishment, but as extra practice - a chance to make the new ideas “stick” better by writing, drawing, and thinking them through.

At the start of the course, you will receive a clear weekly schedule, along with links to handouts and online resources. These will guide you step by step so you can prepare without stress.

It may help if you already know a little chemistry or biology, but it isn’t required. You don’t need to take Introduction to Biochemistry to succeed here. With the notes, textbook chapters, handouts, and videos provided by the instructor, any motivated student can follow along and do well.

Office Hours: I am happy to talk with you anytime. Please send me an email first before coming to my office or before setting up an online meeting (Zoom, etc.). Don't worry about the reason - whether it’s about class, the homework, or even if something just feels unclear - I’m here to help, so please don't be shy to contact me.

Computer animations of human movement help (a) clinicians understand movement disorders, (b) doctors make corrective surgery decisions, and (c) engineers design artificial limbs. This course will introduce you to human movement simulation from the perspectives of animation and motion capture. A variety of movements will be considered, ranging from simple single-segment motion to complex, natural 3D motion. We will use the free-and-open-source software "Blender" to create animations of human movement. As a final project, students will generate a short animated movie, using animated movement to tell a story. Programming experience is useful but not required.

Students will learn about human modeling, animation and simulation. Students will also learn the fundamentals of motion capture, and how motion capture data can be used to drive the motion of 3D human models. In two classes students will work hands-on with expensive, Hollywood-grade motion capture equipment to support animation work. You will gain experience using open-source software, working in 3D software environments, and in planning and managing a relatively complex software project.

After some initial general assignments, focus will shift to Final Projects, which students will work on for most of the semester. The goal of Final Project is to create a short animation of human movement. The animation theme and specific techniques are free, to be be chosen by each student based on your interests. The instructor will help students to choose a Final Project that is challenging, but also achievable. The instructor will also help you solve Final Project modeling and animation problems as you encounter them.

The following weekly topics will be covered:

1) Modeling I: Geometry Fundamentals
2) Animation I: Keyframe Fundamentals
3) Modeling II: Armatures & Skins
4) Modeling III: Character Meshes
5) Animation II: Actions & Nonlinear Animation
6) Presentations I: Initial Ideas
7) Modeling IV: Images, Videos & Sounds
8) Motion Capture I: Experiment I
9) Motion Capture II: Using Data in Blender
10) Motion Capture III: Experiment II
11) Presentations II: Progress Report
12) Animation III: Fine Tuning
13) Animation IV: Advanced Topics
14) Presentations III: Final Projects
15) Feedback

Total: 14 seminars + 1 feedback week

There are no specific requirements for this class. However, students must be willing to work with open-source software, which is relatively poorly documented compared to commercial software. The class instructor will help with problems, but students are also encouraged to find solutions to their problems through internet searches.

Students are expected to actively participate in class, to reproduce all examples discussed in class, and also to complete regular assignments.

Evaluation will be based on the following criteria:

- Assignments (70%) [10 @ 7% each]
- Final Project (30%)

TOTAL: 100%

This course has a variety of out-of-class assignments (and no exam). Students who do not pay attention to the lecture content during class will likely have difficulties completing the assignments.

Additionally, there will be a Final Project that students are expected to complete outside of class, with in-class support.

REASONS FOR CLASS SIZE RESTRICTION:
This class extensively uses Blender (blender.org), which is a very powerful, and very complex software package. Every class requires one-on-one student support to understand and handle software problems that arise. A larger class size is not feasible.

IN-CLASS ENVIRONMENT
This is a small seminar class, and active discussion is encouraged. Students are also encouraged to ask questions, both of the instructor and of fellow students. We are all here to learn, so let’s work together to create the best results we can!


OFFICE HOURS:
Immediately before / after class or by appointment (pataky.todd.2m @ kyoto-u.ac.jp)

Since 1901, the Nobel Prize has served as an acknowledgement of major contributions to the life sciences. In this ILAS seminar, we will focus on several contributions to the fields of Medicine/Physiology and Chemistry that have been recognized by the Nobel Prize. The course will begin with two classes that review the philosophy and sociology of such scientific discoveries. Subsequent classes will shift to an exploration of the application of these theories to specific cases. By studying the work and careers of laureates, students will become familiar with the philosophies and methods that have led to great breakthroughs in twentieth-century science. The course will end with a discussion of the future prospects of medical innovations. During the course, students will practice to read research papers and actively participate in group discussions.

To understand the philosophy and methodology of the Nobel laureates
To gain basic knowledge of the life sciences and biotechnology
To improve critical thinking skills and the discussion and presentation of scientific topics

Week 1. Introduction of course: Nobel lecture
Week 2. History of scientific discoveries
Week 3-6. Nobel stories of “Gene to Cell”: Chromosome, Reverse Transcription, Protein folding, Protein degradation, cell division
Week 7. Student practice: Let's make a "3D-DNA model"
Week 8. Novel biotechnology in medicine: RNA interference, polymerase chain reaction, green fluorescent protein
Week 9. Student practice: Reading Nobel papers
Week 10-13. Discovery of the causes of diseases (and therapies): tuberculosis (and streptomycin), malaria, cancer, immune cells, and immune therapy
Week 14. Innovations in medical sciences: What is the next innovation?
Week 15. Student presentations on selected Nobel prizes
Week 16. Feedback

特になし

Evaluation will be based on class attendance and participation (60%) and a final presentation (40%).

To achieve the course goals students review the course handouts.

Please feel free to come to my office any time.
This course is conducted in a seminar format, and students are required to attend classes face to face.

This seminar provides an in-depth examination of the causes and consequences of contemporary climate change, emphasizing its links to human development models that rely heavily on non-renewable fossil fuels and raw materials. Students will explore how anthropogenic activities have altered the Earth system and examine the environmental, social, and economic repercussions of these changes. Through discussions and project-based learning, students will develop the ability to analyze and discuss climate change issues in English from an informed and critical perspective. Class activities will include individual or group projects focusing on specific aspects of climate change, as well as “real-time” discussions inspired by the annual United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) Conference of the Parties (COP).

By the end of the seminar, students will be able to:
- Explain the anthropogenic causes and physical mechanisms of current climate change.
- Identify and analyze the major environmental and socio-economic impacts of climate change on the humanosphere.
- Evaluate the vulnerability of different regions and ecosystems to climate change.
- Discuss mitigation, adaptation, and energy transition strategies from a global and ethical perspective.
- Engage in informed discussions on international climate policies and negotiations.

Weeks 1-3: Introduction-The Anthropogenic Causes of Climate Change
- The increasing human impact on the environment
- Fossil fuels: drivers of progress and sources of crisis
- Industrialization, globalization, and unsustainable resource use

Weeks 4-5: Physical Mechanisms of Climate Change
- The greenhouse effect and radiative balance
- The carbon cycle and feedback processes
- Role of aerosols, land-use changes, and atmospheric composition

Weeks 6-8: Environmental Impacts of Climate Change
- Extreme weather events: floods, droughts, storms, and heatwaves
- Oceans and cryosphere: sea level rise, acidification, and ice melt
- Biosphere: species migration, habitat loss, invasive species, and extinctions
- Land systems: soil erosion, land degradation, wildfires, and permafrost thaw

Week 9: Vulnerable Regions
- Polar regions and the cryosphere
- Coastal and island regions
- Semi-arid and arid regions

Weeks 10-11: Socio-Economic Impacts
- Agricultural disruption and freshwater scarcity
- Public health risks and food security
- Economic losses and inequality
- Migration, displacement, and conflicts

Weeks 12-14: Discussion and Project Sessions
- Possible solutions to climate change
- Defining responsibilities: global equity and climate justice
- Adaptation, mitigation, and the "loss and damage" debate
- The challenge of the global energy transition

Week 15: Final Examination

Week 16: Feedback

This seminar does not require prior knowledge on the topic and is mainly based on graphics and documents to interpret.

Evaluation will be:
Active participation in class: 40 pts
Assignments/projects at home: 30 pts
Final examination: 30 pts

Materials (pdf files) will be made available before class.
Students are encouraged to study the materials before and after each class in order to assimilate technical or uncommon words.
Depending on the topic, the study of the materials and the preparation of the report for the evaluation may take several hours per week.

Materials (pdf files) are available on the Kulasis website. Email communication is available for questions outside of class time.

生命・食料・環境について幅広く取り扱う学問である農学においては，生物学，化学がその基礎的学問として存在する。しかし農学が関連する地球規模での課題の解決が求められている今日においては，生物学的，化学的視点のみならず，物理学的視点も重要となる。
この授業では，農学において重要となる物理学の基礎について学び，物理学が農学にどのように応用されているかについて理解を深めることを目的としている。そして農学における現象や応用を物理学的な視点から理解することを通して，現象に対する多面的な理解力を涵養することを目指している。

・身近にある現象を物理的に捉えて考えることを学び，それらの説明ができるようになる。
・農学において物理学がどのように役立っているかについて理解を深める。
・生物の持つ階層や物理的特徴について理解し，農産物の特殊性について説明できるようになる。

講義は以下の計画に従うが，進度によって多少変更することがある。

（担当：未定）
第1回　　単位と力学の紹介
　　　　　物理単位に関する解説と4力学の紹介を行う。
第2回，第3回，第4回　　力学と農業機械
　　　　　農業機械の紹介とそれらを例に力学の基礎を解説する。

（担当：未定）
第5回，第6回，第7回　　電気
　　　　　電気の基礎を学び，導電率，インピーダンス，誘電率とその農業への応用について紹介する。合わせて計測手法やセンサについても学ぶ。
第8回　　電磁波，音響
　　　　　電磁波について学び電磁波の農業への応用例やマイクロ波を使った研究事例について紹介する。また音響の基礎について学ぶ。
第9回　　シミュレーション
　　　　　物理法則を応用したシミュレーションについて紹介する．

（担当：未定）
第10回，第11回　　光（可視領域）
　　　　　光の特性，発光原理について学び，光と植物成長の関係や分析手法について紹介する。
第12回　　音（振動）
　　　　　植物と音・振動の関係，産業への活用，超音波の農業への活用について学習する。
第13回　　味
　　　　　味の定義，味の知覚，味覚センサ，フィールテックについて学び，「美味しさとは」について考える。
第14回　　香り
　　　　　「におい」について学び，その知覚，センサ，香料の科学について学習し，香りと植物の関係について考える。

第15回　　フィードバック

授業開始時点では物理の知識は必要ではありませんが，授業中必要になる知識については，自学自習を求めます。

3回出題される課題レポートで評価します。授業回数の2/3以上の出席をした者を成績評価の対象とします。

授業で紹介する書籍による自学自習や，日頃から身の回りの身近な現象について，物理的視点（力，熱，エネルギー，光学現象など）で考えるように意識することを推奨します。

内容ごとに基本的な内容から説明し，理系文系を問わず理解できるように配慮します。

近年、大学教員を目指す大学院生の教育力向上に対して社会からの要請が高まっており、特に大学教員採用の現場において、シラバス案の提出や模擬授業の実施を求められることが、一般的になってきている。これらのニーズに応えるためには、学生の主体的な学びを促し、理解を深めることのできる授業設計能力、自身が専門とする研究内容を初学者又は異分野を専門とする学生にも分かりやすく伝えることのできる授業実施・運営能力が不可欠である。本科目では、教育デザインに関する基礎的講義・演習に加え、学んだ内容を自ら実践する模擬授業・実践授業等の実施を通して、大学院生が将来のキャリアパスにおいて大学に職を得て十分な教育成果をあげるための基礎を養う。

授業・科目のデザイン（授業案・シラバス案の作成等）に関する基礎的知識を身に付ける。実践授業や模擬授業等の実施を通して、実践的な授業運営能力およびコミュニケーション能力を身に付ける。

この授業は、(1)教育デザイン基礎講座、(2) 実践授業・模擬授業、（3）まとめ、で構成される。
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（0）授業前　事前説明会　【4月9日・12:15〜13:00】＠国際高等教育院棟講義室32
授業の概要を説明し、受講を検討している学生の質問に答える。質問がある学生は参加すること。

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（1）教育デザイン基礎講座
予備学習【4月〜5月・オンデマンド学習】、ガイダンス【5月・対面】、講義及び演習【6月・オンライン（同時双方向型）】

＜予備学習＞
下記の講義・演習に参加するための予習（予備学習）として、4-5月のうちに次のオンデマンド教材（計約70分）を用いて自習しておくこと。
A) 大学教育の概要について—日本の大学教育の現状、大学教員の役割、教育職として求められる資質・能力などについて理解する。
B) 教育法・教授法について—教育指導や教材の作成・使用に係る方法論を学ぶとともに、教育現場で研究成果を扱う場合の著作権・知的財産権等の考え方を理解する。
C) 評価について—学習評価・成績評価、授業評価の方法や、その結果にもとづく指導や授業改善の方法を学ぶ。

＜ガイダンス＞【5月14日・木曜5限】＠国際高等教育院棟演習室22
キャリアパスにおける教育能力の重要性を理解する。また、実践授業・模擬授業の実施方法およびデジタル・ポートフォリオの使用方法等について教員より説明を行う。対面での参加が難しい場合は、後日PandAにアップロードされる録画を視聴する。

＜第1回オンライン授業＞講義・演習：授業案・シラバス案の作成について【6月4日・木曜5限】
授業や科目（コース）のデザインの基礎を学ぶとともに、授業案・シラバス案の作成方法を学ぶ。
　課題：授業案・シラバス案を作成し、第2回までに提出する。
　　　　作成時に、実施する授業の内容や教材について指導教員に相談することが望ましい。

＜第2回オンライン授業＞授業・科目デザイン実習【6月25日・木曜5限、26日・金曜5限】
作成した授業案・シラバス案を発表し、これに基づく討議と相互評価をグループに分かれて行う。
2日間の内容は同じであるため、いずれかに出席すること。
　課題：授業案・シラバス案を7月中旬までに修正し提出する。
　　　　その後、授業用スライドや配布物を作成し、9月初旬までに提出する。10月初旬に本科目の担当教員よりフィードバックを行うため、それを受けて授業本番までに授業資料を修正すること。

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（2）実践授業・模擬授業
受講者は後期の木曜2限、木曜4限、金曜2限、金曜4限のうち、いずれか一つのコマを選択し、10月下旬月から12月にかけて行われる以下①②に計5回以上参加する必要がある。なお、都合が合わない場合を除き、グループメンバーが実施する授業には原則すべて参加すること。

・受講者は以下のいずれか一つを選択し、実施する。ただし、修士課程の学生は②の実施を原則とする。
　①実践授業＆フィードバック
　②シラバス紹介・模擬授業＆検討会

・自身が実施する上記①②の実践授業・模擬授業以外に、他の受講者が実施する実践授業・模擬授業を参観し、それぞれに対するフィードバック・ディスカッションを同一曜時限のグループメンバー（1グループは5-6名程度）で行い、授業改善・授業能力向上に繋げる。自身の授業の場合は「振り返りシート」を、他の受講者の授業の場合は「フィードバックシート」を授業後10日以内に提出する。

・授業を行っている様子と参観学生の様子を録画し、振り返りに活用する。

・実践授業・模擬授業には指導教員等も同席のうえ、実施することを基本とする。授業実施日を決定する際には、指導教員と調整を行うこと。

①実践授業＆フィードバック
全学共通科目又は 学部専門科目の入門的な内容を扱う科目のうち1回/15回を、授業担当教員に代わって実施する。実施に当たっては受講者自身が授業担当教員と調整のうえ、マッチングは教育能力向上コースサポートWGの教職員や大学院教育支援機構、当該学部教務委員会等と協力して行う。実施を希望する科目が本科目の後期の実施時限（木曜2限、木曜4限、金曜2限、金曜4限）と異なっている場合は相談すること。
他の履修生や教育能力向上コースサポートWGの教職員が聴講し、後日、シラバス紹介（15回分）・授業評価・フィードバックを行う。このときのシラバスには、実践授業で行ったものと同様の内容を含む授業を取り込み、自分独自の科目名とシラバスを考える（理系科目の実践授業であった場合は文系向けの科目、理系であっても実践授業の領域を専門としない理系学生向けの科目、など）。
実践授業実施日とフィードバック実施日が異なるため、実践授業は録画し、閲覧できるようにすること。

②シラバス紹介・模擬授業＆検討会
実際に自分が教壇に立って授業を行うことを想定して作成したシラバス紹介（15回分）と、当該シラバスで想定される1回分の模擬授業を合わせて60分程度実施し、その後、30分程度検討会を行う。他の履修生や教育能力向上コースサポートWGの教職員が聴講し、検討会において授業評価・フィードバックを行う。
模擬授業は、学生30-40人程度の中規模授業又は 学生100人程度の大規模授業のいずれかを予め想定し、いずれの場合も双方向・インタラクティブな授業となるよう考慮して準備を行う。

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（3）まとめ（90分）【2月5日（金）2限】
本演習科目で得られた成果を同一曜時限のグループメンバーとまとめ、発表する。
教育能力向上コースサポートWGの教職員がフィードバックを行う。

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年間スケジュール
4〜5月：説明会（任意参加）、ガイダンス、オンデマンド教材の受講
6月：第1回、第2回オンライン授業　シラバス・授業案の作成
7月：修正版シラバス・授業案の完成
8月：実践授業・模擬授業実施日の決定
9月：授業資料の作成
10月〜12月：実践授業・模擬授業の実施
2月：まとめの授業

本科目は大学院教育支援機構が提供する「教育能力向上コース」を構成する科目である。
「教育能力向上コース」の一環として本科目を履修する場合は、本科目と並行して「大学教員になる人のための学生支援論」を受講する必要がある。また、e-learning「全学TA研修」及びe-learning「TAS研修」の受講も推奨する。ただし、(1)のオンデマンド教材の「大学教育の概要について」「教育法・教授法について」及び「評価について」は、本科目とe-learning「TAS研修」とで内容が重複するため、受講はいずれか1度でよい。
履修登録時点で、①実践授業＆フィードバックの実施を希望する科目担当教員との調整や、指導教員等の同席依頼は不要。
本科目の受講定員は20〜30名程度とし、定員超過する場合は「教育能力向上コース」履修者を優先する場合がある。

デジタル・ポートフォリオに蓄積された、教育デザイン基礎講座の受講状況、実践授業・模擬授業の準備と実施状況、これらのフィードバックに基づき、教育能力向上コースサポートWGの教職員が評価を行う。

各活動の自己目標や達成度、活動記録の管理を義務付ける。各講義・演習で使用したワークシート、作成資料や、実践授業・模擬授業で使用した資料、コンテンツなどを成果資料としてデジタル・ポートフォリオに蓄積する。実践授業・模擬授業およびまとめの際には本科目の目標に照らして学び等を振り返り、「振り返りシート」をまとめるとともに、他の履修生や教育能力向上コースサポートWGの教職員が記載した「フィードバックシート」の内容から自身の強みや課題を認識し、今後の学習に活かす。なお、資料作成や課題提出あたっては、LMSも併用する。

人間・環境学研究科の必修科目「教養教育実践」を履修する場合も、その履修をもって本科目の実践授業・模擬授業に代えることはできず、本科目内で実践を行うこと。

概要: 機械学習から神経科学まで幅広い広がりを見せているニューラルネットワークについて、おもに力学的/統計力学的視点から解説する。ランダム神経回路の解析を起点とし、特に深層学習における学習ダイナミクスの理解に向けて講義を進めていく。深層学習は様々な問題で目覚ましい成果を上げているが、開発は経験的/発見的に進んでいる側面が大きい。そのメカニズムや原理の数理的見通しを得ることを目指して講義を進める。具体的には、統計神経力学の枠組みを導入し、ランダム神経回路における発火状態の巨視的な伝播則から始める。続いて、機械学習で問題となるパラメータの学習ダイナミクスに話題を進め、モデルやアルゴリズムの望ましい設定を明らかにしていく。ダイナミクスは非線形かつ多様な振る舞いを見せるが、可解モデルの力学系解析を交えつつ、普遍的に成立すると考えられる現象や法則を探求する。

目標: 本講義では基礎となる考え方や道具を入門的に習得することを目指す。ただし、 重要と思われる項目では具体的に計算を追う一方で、近年の動向や事例も紹介しながら全体像の俯瞰を得ることも目指す。履修者が今後、機械学習や神経科学など諸問題において新しい問題や現象に出くわしても、ある程度は自分で解析の道筋が立てられるような知識の取得を目指す。

開講日程：吉田キャンパス内にて、６ー７月あるい１０ー１１月に週１日講義を３〜４回実施する予定である(具体的日時は４月までにアナウンスする)。集中講義として講義を行なうが、本科目は１単位科目であることから、７.５回以上の講義を行う。

具体的な講義内容：以下の通りである。なお、履修者の理解度や講義の進度を考慮して、一部の内容の変更・省略あるいは順序の変更を行うことがある。

(1) ニューラルネットワークの概要
- 歴史と背景
- 数理的研究の位置づけ

(2) 深層モデルの統計神経力学
- 大自由度とランダム性
- 勾配消失/発散問題と秩序-カオス相転移
- バックプロパゲーションの平均場理論
- カーネル法とのつながり

(3) 学習レジームと陰的バイアス
- Neural Tangent Kernel(NTK)レジーム
- 無限幅極限の特徴学習, muP導出
- 対角線形ネット模型における陰的正則化

(4) 過剰パラメータ系の典型評価
- 二重/多重降下現象
- カーネルリッジ回帰における汎化誤差のレプリカ解析
- ランダム行列理論

(5) 連想記憶モデルとその周辺
- 現代的ホップフィールドネットワーク, 注意機構型, 記憶容量
- エネルギーベースモデルの学習法 (CD法, スコアマッチング, 平衡伝播法)

(6) 深層線形ネットの学習力学
- 可解条件
- カタパルト現象
- 動的等長性

特になし

到達目標に対する達成度をレポートにより評価する。成績評価の詳細は授業時に説明する。

予習・復習についての具体的な事項は授業時に指示する。

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

情報学研究科開講の「データの二次利用実践論」と兼ねた開講になる.
情報学研究科の学生はそちらを選択すること

Society5.0の実現による更なる経済成長や生産性の向上に向けて、社会全体のデジタル化が不可欠とされる。政府もデジタル庁の設置に代表されるように、デジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進している。DXの恩恵として蓄積されるデータの二次活用は、さらに大きな可能性が広がっている。本講義では、医療や教育等を例に社会におけるデータの活用の現状・課題・解決の方向性について議論を深めることを目指す。

社会に蓄積されるデータについて、医療や教育等を例にデータがどのように集積され、どのように分析されているのか。その際の課題にはどういうものがあり、解決に向けた方策にはどのようなものがあるのか、を理解し説明できるようになること。

以下のような課題について、1課題あたり1〜2回の授業を合計8回（フィードバックを含む）で、必要に応じて学内外の専門家の意見も踏まえながら、データの二次利用の現状・課題・解決の方向性について学ぶ。
開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮するとともに、対面授業以上に受講生間の活発な議論を期待し、一部同時双方向型のメディア授業で実施する。

- 導入（1回）　　　　　　　　　　　　【メディア授業：同時双方向型】
- 個人情報を含むデータの二次利用(1回）
- データに基づいた政策・経済評価・経営実践（3回）
- データの二次利用の限界(1回）
- データを活用した研究(2回） 　　　　 【メディア授業：同時双方向型】

（9月14日に対面授業、9月7日にメディア授業の開講を予定）

なお、講義の進度・文科省のモデルカリキュラム等を反映して、内容・順序・日程の変更や省略・追加を行うことがある。

京都大学「統計入門」と同等（数理・データサイエンス認定プログラムリテラシーレベル）の単位を取得していること

平常点相当（授業への参加（出席そのものではない）・小課題・授業での発言・リアクションペーパー等）60％、複数回のレポート課題等40％

参考書図書の確認、リアクションペーパーの提出などを求める。
また、オンデマンド型動画を活用した反転学習も取り入れるので、授業前に指定した動画の閲覧と質問の提出を求める。

講義中に教員との連絡方法について指示する。また、以下の点にも留意を求める。

・情報学研究科の学生は，大学院横断科目として履修登録できない。情報学研究科開講の「データの二次利用実践論」を選択すること。

・集中講義で採点報告日以降に実施するため、成績報告に遅れが生じ得ること。

・医療データ人材育成事業（KEUP-DHI）受講生は、別途その旨申し出ること。

情報学研究科開講の「デジタル変容実践論」と兼ねた開講になる.
情報学研究科の学生はそちらを選択すること

2018年の経産省レポート「デジタルトランスフォーメーション（DX） レポート〜ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開〜」では、日本の経済発展におけるDXの必要性と現状・課題が報告された。しかしながら、2021年に公開された「DX白書2021年」では、日本の組織における硬直的な組織文化やレガシーシステムなどの既存の仕組が足かせとなり、必要な変化への対応が十分でないと報告されている。
Society5.0の実現による更なる経済成長や生産性の向上に向けて、社会全体のデジタル化が不可欠とされる。政府もデジタル庁の設置に代表されるように、デジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進している。DXにより、本来の業務が効率化される恩恵は大きい。本講義では、医療や教育等を例に社会におけるDXの現状・課題・解決の方向性について議論を深めることを目指す。

社会におけるDXの必要性がどのように位置づけられ、実施にあたっての課題にはどういうものがあり、解決に向けた方策にはどのようなものがあるのか、を理解し説明できるようになること。

以下のような課題について、1課題あたり1〜2回の授業を合計8回（フィードバックを含む）で、必要に応じて学内外の専門家の意見も踏まえながら、デジタル・トランスフォーメーション（DX）の現状・課題・解決の方向性について学ぶ。
開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮するとともに、対面授業以上に受講生間の活発な議論を期待し、一部同時双方向型のメディア授業で実施する。

- 導入・DXの評価等（1回）　　　【メディア授業：同時双方向型】
- プロジェクトマネジメント（2回）
- 社会（教育・医療）におけるDX-1（2回）
- 社会（介護）におけるDX（1回）【メディア授業：同時双方向型】
- 研究におけるDX（1回）　　　　
- DXを実装した研究（1回）　　　【メディア授業：同時双方向型】


（8月24日に対面授業、8月18日にメディア授業の開講を予定）

なお、講義の進度・文科省のモデルカリキュラム等を反映して、内容・順序・日程の変更や省略・追加を行うことがある。

京都大学「統計入門」と同等（数理・データサイエンス認定プログラムリテラシーレベル）の単位を取得していること

平常点相当（授業への参加（出席そのものではない）・小課題・授業での発言・リアクションペーパー等）60％、複数回のレポート課題等40％

参考書図書の確認、リアクションペーパーの提出などを求める。
また、オンデマンド型動画を活用した反転学習も一部取り入れるので、授業前に指定した動画の閲覧・質問の提出を求める。

講義中に教員との連絡方法について指示する。また、以下の点にも留意を求める。

・情報学研究科の学生は，大学院横断科目として履修登録できない。情報学研究科開講の「デジタル変容実践論」を選択すること。

・集中講義で採点報告日以降に実施するため、成績報告に遅れが生じ得ること。

・医療データ人材育成事業（KEUP-DHI）受講生は、別途その旨申し出ること。

昨今の生命科学における、学際融合研究に必要な統計・数理・計算生物学、及び、画像解析の入門的な知識と技術を提供する。主な対象は、生命科学の実験系研究室に所属し、実験データの実践的な統計解析、ビッグデータ解析、および、システムズバイオロジー・数理生物学・理論生物学等に興味がある大学院生とする。演習形式の授業を通じて、自分の研究に学んだ知識や方法論を活用できるようになることを目的とする。

上記の知識を基に、正しい統計知識に基づいた、生命科学研究についての実験デザインやデータ解析ができるようになる。および、様々な生命現象を数理モデルで記述し、計算機によるシミュレーションを通じて動作原理の検証や作業仮説を抽出することができるようになる。これらの入門的な知識と技術を習得する。

4月27日(月) 授業概要の説明、微分方程式の基礎と解法（青木）
5月25日(月) 細胞内シグナル伝達系、細胞増殖の常微分方程式による数理モデル化と数値解析 （青木）
6月29日(月) 実験結果の非線形フィッティングと最適化問題、Python入門 （青木）
7月27日(月) ODEソルバーによる常微分方程式の解法、神経発火の数理モデル （後藤）
8月24日(月) 線形安定性解析（西川）
9月28日(月) 確率過程、ブラウン運動、反応拡散モデル (偏微分方程式)、 （西川）
10月26日(月) 統計基礎、統計検定（碓井、西川）
11月30日(月) ベイズ基礎、誤謬とバイアス（鈴木、西川）
12月21日(月) 生体イメージング画像処理 （坂本、今吉）
1月25日(月) 多細胞・組織の力学特性と数理モデル（西川、平野）
2月22日(月) タンパク質、分子動力学計算、AlphaFold（炭竈）
3月15日(月) 機械学習、深層学習入門（西川）

・授業時にネットワークに接続した PC を使用できること。
・Google アカウントを取得していること（Google Colab使用のため）。

全学共通科目「統計入門」、「データ分析基礎」、「データ分析演習」あるいは大学院共通科目「データ科学概観」、「情報科学基礎論」あるいはそれらと同等の内容の講義を受講・学習済みであることが望ましい。

【評価方法】
担当教員に提出する小レポートにより評価する。また、発表や討論についても評価対象とする。詳細については、開講時に説明する。

【評価基準】
出席・発表・議論、および、原則として全講師へのレポート提出を重視する。

履修要件に記載の統計科学関連科目を受講済みでない場合は、全学部共通科目「統計入門」のe-learning教材（https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga150+2023_05/about）の事前視聴が望まれる。

連絡担当教員：
青木：aoki.kazuhiro.6v@kyoto-u.ac.jp
今吉：imayoshi.itaru.2n@kyoto-u.ac.jp
坂本：sakamoto.masayuki.2e@kyoto-u.ac.jp
後藤：goto.yuhei.4c@kyoto-u.ac.jp
碓井：usui.tadao.3c@kyoto-u.ac.jp
西川：nishikawa.seiya.3e@kyoto-u.ac.jp
炭竃：sumikama.takashi.7n@kyoto-u.ac.jp
鈴木：suzuki.yusuke.7n@kyoto-u.ac.jp
平野：hirano.sayuki.2k@kyoto-u.ac.jp

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。