活動報告

SG２グループでは以下の活動を行った。

（1）外部講師によるセミナー
（2）集中講義
（3）入門講義
（4）輪講

（1）では、主に動態ネットワーク解析に関わるセミナーを開催した。具体的には下記の通りである。

• 脳内ネットワークの同定の研究（6月23日）
  講演者：中江 健氏（京大情報）
  タイトル：コネクトミクス〜脳の中のネットワーク〜
• 器官形態形成原理に関わる細胞・組織レベルにおける動態解析（7月28日）
  講演者：森下 喜弘氏（理化学研究所 生命システム研究センター）
  タイトル：器官発生過程の定量と数理
• トロピカル幾何学によるスケール変換を用いたネットワーク解析（1月30日・31日）
  講演者：Carlos Lopez氏（Vanderbilt University）
  タイトル：A modeling framework to analyze dynamic network processes using tropical algebra (Jan, 30)
  Title: Identification of execution modes in biological network dynamics with tropical algebra methods (Jan, 31)
• 幾何学的形態測定学，理論形態学と植物フェノタイピングへの応用（2月27日）
  講演者：野下 浩司氏（東大農学・JSTさきがけ）
  タイトル：かたちを測る：形態測定学と応用としての植物フェノタイピング

（2）では、情報幾何学の基礎事項に関する集中講義を行った。これは情報幾何学を用いた脳科学の手法を理解するために開催されたものである。具体的には下記の通りである。

• タイトル：情報幾何学入門－幾何学者から見た情報幾何学（9月28日・29日）
  講師：松添 博氏（名古屋工業大学）

（3）では、脳科学に関わる機械学習に関わる入門的講義を行った。具体的には下記の通りである。

• 第一回：機械学習の基礎と生物データにおける逆問題への応用（10月18日）
  講師：本田 直樹氏（生命科学研究科）
  概要：機械学習の最も基礎である回帰と判別について解説し、生物学的に意味のある応用ついて、実例を紹介しつつ議論した。
• 第二回：深層学習技術の紹介と野鳥の歌解析への応用（11月10日）
  講師：小島 諒介氏（京大医学研究科）
  概要：深層学習の概要について説明し、その後、ロボット聴覚と呼ばれる「ロボットが音で環境を理解する問題」へと深層学習を応用した例、特に、野生の鳥が歌でどのようにコミュニケーションをとっているかの解析への応用について解説した。
• 第三回：機械学習技術の進展とその数理基盤（11月17日）
  講師：鈴木 大慈氏（東大情報）
  概要：機械学習の概要からその理論の初歩および最近の展開を概観的に紹介した．特に，過学習や正則化といった機械学習の基本事項から深層学習の最近の話題といった内容をその背景にある理論を交えて解説した．
• 第四回：機械学習の脳イメージングへの応用：ヒト行動のモデル化とfMRI脳活動の判別（11月24日）
  講師：鹿内 友美氏（理化学研究所）
  概要：脳波や機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いた、ヒト脳イメージングデータ解析と用いられる機械学習、さらに迷路ゲームに取り組む際のヒト行動と脳活動データへの適用例を紹介した。

（4）では、機械学習に関する輪講を行った。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