MDDSC(医療・創薬データサイエンスコンソーシアム)の2019年度教材
e-Learningシステム掲載のビデオ映像, MS Powerpointスライド, Google Colabのプログラム実習教材、を提供しています。 2019.4.1から2年間有効です。
- [1] Linux実習 [目次]
- [2] NGS解析入門 第1回 [目次]
- [3] NGS解析入門 第2回 [目次]
- [4] 深層学習の基礎技術 第1回 [目次]
- [5] 深層学習の基礎技術 第2回 [目次]
- [4] オープンデータ入門 [目次, Google Colab]
- [5] IoT時系列解析 第1回 [目次]
- [6] IoT時系列解析 第2回 [目次]
- [7] 2019年度 Amazon Web Service機械学習PBLセミナー アイデアソン 2019.11.7 [開催報告、スライド当日手順]
- [8] 第2回MDDSC機械学習コンペティション2020.1.20 [開催報告、 スライド審査手続き]
- [9] 実習支援 Blockchain入門の実習補足資料 2019.12.13
- [10] 基礎編修了テスト
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MDDSCの基礎編の修了には、オンラインテストで満点を取る必要があります。
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Google Formのテスト機能を使って、オンラインでテストを実施できる様に構築しました。
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オンラインテストの条件設定
- 何度でも投稿可能
- テスト投稿時に、結果が登録したe-mail addressに送信される。
- テスト結果である点数表示と共に「間違えた問題のヒント」が提示される。忠実に実行すれば、正解に辿り着ける程度のヒントを作成した。
##目次一覧
Linuxの基本コマンドを、Google Colabクラウド環境で実習する。本実習では、ファイル操作やシェルスクリプトの実行方法を学ぶ。またゲノムワイド関連解析用（遺伝子型・表現型）データをクラウド環境へダウンロードして、コマンド操作を行う。
次世代シーケンサー（Next Generation Sequencer：NGS）配列解析の基礎を学ぶ。NGS装置の種類と特徴、配列の品質管理、Sequence Read Archive、ゲノム配列変異注釈、微生物叢解析を扱う。実習ではGoogle Colabに専用ソフトをダウンロードしNGS配列を解析する。
深層ニューラルネットワークの基礎技術をプログラミング実習で学ぶ。ネットワーク構造、活性化関数、学習方法の種類、損失関数、最適化、誤差逆伝播法、前処理、畳み込み処理、プーリング処理、重み可視化、学習データセットと学習済モデル、GPU等を学ぶ。
本実習では、学習用データ素材としてのオープンデータの利用方法と課題を学ぶ。公共サイトやGoogle Dataset Searchからのデータ収集、オープンデータの特徴を理解する。事例として電子カルテ（糖尿病）のオープンデータを解析する。
※謝辞：糖尿病電子カルテのデータ分析教材は、ROISデータサイエンス共同利用基盤施設公募共同研究032R2019として支援を受けました。
IoT機器の通信規格・セキュリティを概説する。初回実習は本学M&Dタワー外に設置の温湿度センサーから時系列データを取得（常時可、予約不要）、地理位置情報（地上IoT、 衛星IoT)と合わせて解析する。二回目の実習では、AIエッジ端末（予約貸出）を動かし、遅延等課題を体験する。
