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【オンデマンド講座】
基礎ＤＳ演習

【オンデマンド講座】
基礎ＤＳ演習

Up Date :2022.11.09

Tags :: データサイエンス

費用: 55,000円(税込)

視聴期間: 90日

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【本講座について】

　基礎DS 講義と基礎DS 演習を交互に行う事により、より効果的な学習が期待できます。
本演習では以下のような内容の習得を目指します。
・複数の手法や設定から、予測したい課題に適した手法や設定を選択できるようになる
・Python を用いてデータを効果的に分析できるようになる
・膨大なデータを複数のグループに分割、整理し、考察を行うことができるようになる

【受講要件】

講義内容の理解のため大学学部1年目レベルの微分積分、線形代数、確率統計の知識があることを前提としております。

※本講座は、基礎DS講義と連動していますので、基礎DS講義と並行受講をお勧めします。

＜受講にあたっての注意事項＞
　1) 演習は Google Colaboratoryを使いますので、Google アカウントが必要となります。Googleアカウントの作成をお願いします。
　2) Webブラウザからプログラムを実行します。ブラウザはChrome, Firefox, Safariのいずれかをお使いください。Edgeは不具合があるようです。新たにインストールする場合はChrome がお勧めです。

東京工業大学　情報理工学院　助教

柳澤　渓甫

略歴
日本学術振興会特別研究員 (DC2)(2017-2019)
日本学術振興会特別研究員 (PD)(2019-2020)
東京工業大学情報理工学院非常勤講師(2019-2020)
東京工業大学情報理工学院助教(2020-)
研究分野：構造バイオインフォマティクス, 創薬インフォマティクス
最新の研究：深層学習と共溶媒分子動力学シミュレーションを用いたタンパク質の薬剤結合部位予測

東京工業大学物質・情報卓越教育院特任講師

安尾　信明

略歴
2014 年-2016 年　東京工業大学大学院情報理工学研究科　修士課程
2016 年-2019 年　東京工業大学情報理工学院　博士課程/ 日本学術振興会 DC1
2019 年12 月　博士（工学）取得
2019 年4 月-2020 年3 月　東京工業大学　科学技術創成研究院　研究員
2020 年4 月　東京工業大学物質・情報卓越教育院特任講師
研究分野：分子シミュレーションと機械学習による創薬
最新の研究：分子動力学と機械学習を用いた新規薬剤探索、相互作用の学習によるドッキングの高精度化