バイオインフォマティクス講座

バイオインフォマティクス講座

RNAデータや画像データの解析の基礎などを体系的に学ぶ

主にゲノム解析技術の発達に応じて、大量のデータが蓄積されるようになりました。蓄積された大量のデータから新たな知見を見出すために、「バイオインフォマティクス」が提唱され、その規模は徐々に拡大しています。日本における科学技術計画 Society 5.0 では、バイオインフォマティクスは医療・ヘルスケア領域における重要技術と位置づけられており、産業界でも活用事例が増えつつあります。加えて、ここ数年で機械学習技術も急速に発展していることから、バイオインフォマティクス分野においても機械学習技術が利用されるようになりました。

本講座では、活用範囲が広いRNA解析と画像処理を中心に、機械学習を用いたバイオインフォマティクスの利用方法を学びます。また、ハンズオンやグループワークを踏まえて、現場で実践できる汎用性のある実装スキルを身に着けます。

講座で得られる知識・スキル

  • Pythonによる RNA-Seq 解析、シングルセル解析の実装方法
  • ImageJ の利用方法とマクロを使った自動化の実現方法
  • バイオインフォマティクス分野における活用事例の知識

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

講座の特長

  • ライフサイエンスに強みを持つライフマティックス株式会社が監修
  • RNA-Seq 解析・シングルセル解析の主要なアルゴリズムとその実装方法が学べる
  • 画像解析に重要な ImageJ の利用方法や機械学習を使った方法が学べる

無料トライアル版
バイオインフォマティクス講座

バイオインフォマティクス講座の一部が視聴できます。まずはトライアル版でスキルアップAIの講座の雰囲気やわかり易さを体験してみてください。

無料トライアル版に含まれる内容(約1時間相当)

  • はじめに
  • 第3章 教師あり学習の発展的話題

こんな方におすすめ

  • 生命科学データに対して機械学習を適用したいと考えている方
  • 機械学習を使ったバイオインフォマティクスに興味があると考えている方
  • 医療・ヘルスケア業界におけるデータ分析を行いたいと考えている方

ライフマティックス株式会社とは

ライフマティックス株式会社は、「ライフサイエンスに関する企業を支援することで、世の中に貢献する」ことをミッションに掲げ、高度な情報技術によりライフサイエンス分野の推進に貢献しています。
「ソフトウェア開発」、「研究業務の支援」、「データ解析」、「計算環境の整備」を主たるサービスとして提供しています。情報システムの専門家とライフサイエンスの専門家が多く所属しており、迅速かつ的確にお客様のビジネスを支援しています。

講座概要

講座名 バイオインフォマティクス講座
受講スタイル ライブ配信講座
お好きな場所でライブ配信にて受講いただけます。
講座時間 ライブ講義12時間+事前学習5時間
料金 275,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 事前学習動画
  2. ライブ講義
  3. 講座資料
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
定員 25名(最少催行人数10名)

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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

事前学習ライブ講義

教師あり学習の基礎

  • 機械学習の全体像と教師あり機械学習
  • 教師あり機械学習における評価指標
  • 訓練誤差と汎化誤差
  • ハイパーパラメータチューニング

教師あり学習の代表的なモデル

  • 線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • 多クラス分類モデル
  • 決定木
  • ニューラルネットワーク
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  • 各教師あり学習モデルのバイオインフォマティクス適用事例

教師あり学習の発展的話題

  • 説明可能なAI (Explainable AI, XAI) とは?
  • 説明可能なAI ①|SHAP (Shapley Additive exPlanations)
  • 説明可能なAI ②|CAM (Class Activation Map) と Grad-CAM
  • AutoML
  • 説明可能なAI / AutoML のバイオインフォマティクス適用事例

教師なし学習の代表的なモデル

  • 主成分分析(PCA)
  • t-SNE(t分布型確率的近傍埋め込み法)
  • UMAP
  • k-means法
  • 凝集型階層的クラスタリング
  • 各教師なし学習モデルのバイオインフォマティクス適用事例
  • 生命データとは?
  • RNA-Seq解析の基礎
  • シングルセル解析の基礎
  • ImageJによる画像処理と機械学習を使った方法
  • その他の解析手法
  • 大規模な分析環境の構築について

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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お問い合わせ

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

ライブ配信講座

第1期 ※募集締め切り

DAY1:10/28(木)10:00-17:00
DAY2:11/4(木)10:00-17:00

次回開催日程のお知らせをご希望の方はこちら
お問い合わせ

※オンライン講座の開講時期等に関するお問い合わせは上記よりお願いいたします

講師紹介

  • 斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

ご案内

PCの動作環境

  • MacOSX 10.9 以上
  • Windows 8 以上(64bit必須)
  • メモリ8GB以上必須

※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。

事前準備

本講座では、MinicondaまたはAnacondaと画像処理ソフトウェア ImageJ Fiji をインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。

更新日:2021.11.12

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