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年度	2024年度	開講部局	理学部
講義コード	HB390038	科目区分	専門教育科目
授業科目名	数学情報課題研究
授業科目名 （フリガナ）	スウガクジョウホウカダイケンキュウ
英文授業科目名	Special Study of Mathematics and Informatics for Graduation
担当教員名	本田　直樹
担当教員名 (フリガナ)	ホンダ　ナオキ
開講キャンパス	東広島	開設期	4年次生   前期   セメスター（前期）
曜日・時限・講義室	(前) 集中
授業の方法	課題研究	授業の方法 【詳細情報】
			講義中心
単位	5.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	6 : 大学院専門的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	01 : 数学・統計学
対象学生
授業のキーワード	卒業研究，卒業論文
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	数学プログラム （能力・技能） ・数学的基礎能力（概念理解力，計算力，論証力）を身につける。 ・数学的問題の定式化と解決能力を身につける。 ・情報に関する基礎的知識・技術・態度を学び，情報の処理や受発信および情報の活用を適切に行うことができる。 （総合的な力） ・論理的に思考する力を身につける。 ・数学的思考を活用する力を身につける。 ・文章を理解し、情報を伝達する力を身につける。 ・自律的に学習する力を身につける。 ・問題に取り組む態度を身につける。
授業の目標・概要等	数理モデリングおよび機械学習などを用いたデータ駆動モデリングによる生命現象を理解する研究方法について学ぶ。
授業計画	第1回：セミナー 第2回：セミナー 第3回：セミナー 第4回：セミナー 第5回：セミナー 第6回：セミナー 第7回：セミナー 第8回：セミナー 第9回：セミナー 第10回：セミナー 第11回：セミナー 第12回：セミナー 第13回：セミナー 第14回：セミナー 第15回：セミナー
教科書・参考書等	細胞の理論生物学: ダイナミクスの視点から 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	数理的手法と生物学をバランスよく学び、自らの研究に活かす事に努めること。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	指導教員により異なる。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。