Special Lecture of Plant Production Science Ⅶ
| Numbering Code | G-AGR01 6AA29 LJ78 | Year/Term | 2022 ・ Intensive, First semester |
|---|---|---|---|
| Number of Credits | 1 | Course Type | Lecture |
| Target Year | Target Student | ||
| Language | Japanese | Day/Period | Intensive |
| Instructor name |
AKAGI TAKASHI (Part-time Lecturer) TAO RIYUUTAROU (Graduate School of Agriculture Professor) |
||
| Outline and Purpose of the Course | 農作物、特に果樹作物の花や果実における重要形質に焦点をあて、近年のゲノム科学・進化遺伝学・AIを含む先端情報学などを取り込んだ農学研究の動向や、そのコンセプト・手法論などについて解説を行う。授業の一部では情報科学（バイオインフォマティクス）に基づいたハンズオンによる実際的な解析手法の紹介も行う。 | ||
| Course Goals | 農学研究における最近のデジタルトランスフォーメーション（DX）・学際型研究の傾向と可能性を理解し、今後の農学におけるこれらの新展開に必要な基礎的認識を深める。 | ||
| Schedule and Contents |
1-2: ゼロから始める「農学インフォマティクス」（2回） 3: 果樹研究における進化学・集団遺伝学・情報学の活用（1回) 4-5: 全ゲノム情報時代から見る「作物の性」（2回） 6-7: AIとの協働農学研究（2回） 8: AI実装ハンズオン（1回) |
||
| Evaluation Methods and Policy |
【評価方法】 授業への参加状況(50%)およびレポート(50%)による評価を行う。 成績評価は100点満点で行う。 【評価基準及び達成度】 評価基準及び達成度については、当該年度農学研究科学修要覧記載の［評価基準及び達成度］による。 |
||
| Course Requirements | 特特になし。専門的な語句・内容については講義の中で適宜説明を加える。 | ||
| Study outside of Class (preparation and review) | 授業後にノートおよび配布資料への書き込みを見直し，必要な加筆を行うこと． | ||
