活動目的・内容

　顕微鏡を用いた分子・細胞・組織のイメージングは、現代の生命科学を推進する強力な手法である。本SGでは、イメージングにより得られる動きや形の定量と、それに基づく数理モデル構築について議論する。また、昨今の生命科学における学際融合研究に必要な基礎知識となる数理、統計、計算生物学の入門となる場を提供する。

現状報告（3月11日時点）

SG7グループでは以下の4つの活動、（1）外部講師によるセミナー、（2）集中講義、(3)実践機械学習、（4）輪講を行った。
 

（1）外部講師によるセミナー

• 機械学習の初歩の初歩(線形回帰)と身体運動科学への応用（10月9日）
• ベイズ情報統合と身体運動学習 -運動学習の統一理論モデル提案の試み （10月9日）
  講演者：瀧山 健 博士（東京農工大学 准教授）
• 霊長類脳における顔認識系の計算論（12月21日）
  講演者：細谷 晴夫 博士（ATR脳情報研究所・主任研究員）
• 運動制御・学習の計算論的理解とその応用（1月18日）
  講演者：井澤 淳 博士（筑波大学 准教授）
• 行動データの計算論モデリング: 統計モデリングとの関係および注意点（2月21日）
  講演者：片平 健太郎 博士（名古屋大学 准教授）
• 時系列データに潜む振動現象の統計解析（3月14日）
  講演者：松田 孟留 博士（東京大学 特任助教）

（2）集中講義

確率過程における熱力学と情報理論の関わりについて、伊藤創祐氏（東京大学）による集中講義を２日間（1/29-30）にわたって開催した。
・情報熱力学入門
・生体情報処理への応用

（3）実践機械学習

　Googleが提供するクラウド計算機環境（Google Colaboratory）を利用して、ディープラーニングを実装するための実習型のミニ講義を、小島涼介氏（医学研究科）が行った。

（4）輪講

機械学習に関する輪講を、本田直樹氏（生命科学研究科）主導の下に行った。12月から毎週金曜日の4限に開催した。テキストは、ビショップ著「パターン認識と機械学習」の日本語訳を用いた。

参加メンバー

その他の学生12名