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今年の「かわいい」
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© 2016 The University of Tokyo Center for Research and Development of Higher Education マイリストを使うと、自身が興味を持つ講義をチェックできます。 チェックした講義は随時マイリストを開くことにより確認できます。 マイリストを使うためにはログインをしてください。 プライバシーポリシー
突然ですが質問です！ 私たち人間と、動物を分ける特徴は一体なんでしょう？ 道具を使うこと？ 社会があること？ 思想があること？ さまざま挙げられると思いますが、そのなかでも極めて重要なのは、言葉を使うことではないでしょうか？ 私たちが社会生活を営んだり、物事を考えたりできるのも、言葉によるところが大きいと考えられます。 そんな人間を人間たらしめるものとも言える言葉ですが、その起源はいまだ謎に包まれたままです。 もしこの謎に迫ることができれば、私たちの心や、人間という存在のあり方についてもわかるようになるかもしれません。 言葉の起源については、世界中の研究者がさまざまな説を主張しています。 そんななか、岡ノ谷一夫先生は、「言葉の起源は歌であった」と述べます。 歌が言葉になるとは、一体どういうことなのでしょうか？ 今回は、岡ノ谷一夫先生と一緒に、言葉の起源について考える講義を紹介します。 言葉
第1回 科学技術ガバナンスの視座 －社会における科学技術利用に伴う様々なリスクとベネフィットのバランスをどのように考えるのか
みなさん、生物はどのように進化するのか、知っていますか？ 進化に関する学説で広く知られているのは、チャールズ・ダーウィンの「自然選択理論」です。 「生物は、生存に有利な性質をもつ個体が子孫を増やすことで進化してきたんでしょ？」 自然選択という考え方があまりに有名なため、このように「進化＝自然選択」だと考えている人も多いのではないでしょうか？ しかし、生物の進化は自然選択によってのみ起こるわけではありません。 進化には色々なかたちがあり、さまざまな過程を辿りながら、生物の遺伝的形質は変化してきたと考えられています。 進化学について考える講義動画を通して、生き物がどのように進化していくのか、捉え直してみませんか？ 遺伝的浮動による偶然の進化 今回講義を担当してくださるのは、東京大学総合文化研究科（当時）の森長真一先生です。
UTokyo OCWで公開されている、さまざまな分野の東大教授（たまに他大学の先生も）の授業を紹介するだいふくちゃん通信ですが、今回紹介する講義動画は、いつもと一味違います。 なんと講師が、日本を代表する音楽家、坂本龍一さんなんです！ 「どうして東京大学の授業を公開するUTokyo OCWで、坂本さんが講義する授業動画が視聴できるの！？ そもそも坂本さんって、大学で教えてたの！？」 と、驚く人もいると思います。私もYMOが好きなので、講義動画を見つけてビックリしました。 実はこれは、2007年に東京大学で開講した特別授業の講義動画です。 ですので、坂本さんが東大の通常の授業で教えていたわけではありません。 また、講師といっても、ひとりで教卓の前に立っているわけではなく、当時教養学部で哲学を教えていた小林康夫先生がインタビュアーとなり、坂本さんがそれに回答するかたちで進む対談形式の講義です。
複雑化し動的に変化する現代の社会では、科学的・論理的な手段、最適な解を求める手段だけでは解決できない課題が次々に生まれている。多様な人からなる複雑な社会では、より柔軟な多様性ある解を求めることが重要である。本学の先端アートデザイン分野では、自然環境やそこで培われる感性に立ち戻り、人本来の視座から感性を介して科学技術を見直し、持続的なインクルーシブ社会の創造のための日本オリジナルな科学技術・アート・デザインを世界に発信して行くことを目指している。本講義では、アート・デザインの各分野において世界の第一線で活躍するプロフェッショナルをお招きし、これからの未来について学生と共に議論して頂く。
ようこそUTokyo OCWへ 世界中の「学び手」の皆さんへ。 UTokyo OCWは、東京大学の講義資料を無償で公開するWebサイトであり、 東京大学の「知の開放」プログラムのひとつです。 UTokyo OCWとは？ 2005年、東京大学では「知の開放」事業の一環として、UTOCW (OpenCourseWare)を開設しました。現在はUTokyo OCWに改称しています。 UTokyo OCWでは、東京大学の教育プログラムに従って提供されている正規講義の講義資料や講義映像を、東京大学の外の方々にも無償で提供しています。このサイトで公開されている資料は、実際の講義で提供されているものとほぼ同じものです。 これらの資料等については、著作権の制限に応じて、東京大学が許諾処理を行っています。利用にあたっては、各資料に記載されている著作権情報をよくご覧の上、個々に決められた条件を守っていただくよ
昨今、「ウクライナ情勢」という言葉を見聞きしない日はありません。テレビ番組、新聞、SNSなどで多くの情報が伝えられ、世界各地で抗議デモが行われています。 2022年2月22日、ロシアのプーチン大統領が、親ロシア派が支配するウクライナ東部2地域の独立を承認し、ロシア軍を派遣することを明らかにしたことで、国際社会は震撼しました。そして2月24日から、ウクライナ各地で軍事作戦が開始されました。 他国に対して軍事的に攻撃することは、国際法上、認められているのでしょうか？ そこで、国際法の知識がない方向けの国際法の導入として、法学政治学研究科（当時）の森肇志先生の講義を紹介します。 国際法ってなんだろう？ 国際法がどういうものかご存じですか？ 国際法とは、国家同士の関係を規律するルールを指します。 国内では、国会で法律が作られ、それに違反をすると、警察に逮捕されて、裁判を受けたり、罰金を払ったりしま
コーディネータ 坪井俊（理学部） ナビゲータ 緒方芳子（理学部） 現代の数学はその長い歴史に支えられている。客観的な状況の評価や合理的な意思の決定のために数学は用いられてきた。人類が様々な事象に出会うたびに、それに対応するために数学は革新されてきた。数学の論理、数の概念は長い歴史の中で何度も問い直された。座標の方法の定着、複素数の発見、微分積分の創始など、高等学校で学ぶ数学の革新の後にも、幾何学の公理、連続の概念、変換の概念などを巡り、数学者の研究は進化し、新しい理論を生み出してきた。 数学は一方でそれ自体の整合性を求め創造的革新的に発展してきたが、他方で社会との関係の中で様々な飛躍を行ってきた。前世紀には数学の抽象化、形式化が大きく進んだが、これにより数学の応用範囲は拡がった。数学は科学の基礎として人々の事象のとらえ方に大きな影響も及ぼしてきている。 このような社会との相互作用の中で
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物質のはじまりとはたらき ―フェムト、ナノ、エクサの世界 (学術俯瞰講義) 我々の宇宙からマルチバースへ
コーディネータ：小島 憲道 ナビゲータ：永田 敬 自然界に存在する元素は約90種類存在するが、これらは宇宙の膨張過程および星の中で誕生した。また、人類は、元素の変換から生み出される新しいエネルギーを発見し、約30種類に及ぶ人工元素が合成された。人工元素を含む約100種類の元素をもとに合成された分子は1000万種以上にも及び、現在も新しい化合物が合成されている。 本講義では、「物質の神秘」を主題テーマとして、宇宙創世と元素の誕生、膨張する宇宙の運命、正体不明の暗黒物質を探る研究、物質の性質を支配する法則とそれを応用した金属、半導体から高分子にわたる物質の科学、新しい医療技術を生み出す物質の科学、自然エネルギーを活用し持続的社会を支える材料の科学などを最先端の分野で活躍している教員が解説する。 本講義を受講した皆さんは、物質のもつ神秘と無限の可能性に接し、新しい物質観を見出すことであろう。理系
「グローバリゼーションは新たな段階を迎えつつある。人・モノ・情報のボーダーレスな移動によって生起したさまざまなコンフリクトは、人類が近代に達成したさまざまな価値や制度に揺さぶりをかけている。これに拍車をかけるのは、第四次産業革命とも言われる新たなテクノロジー社会の到来であり、気候変動を核心とする人類と地球生態系のサスティナビリティの危機であり、医療・生命技術の発展がもたらした生命のボーダーレス化である。 いったい、わたしたちがいま生き、これから向かおうとしている世界はどのようなすがたをしているのだろうか。これまでそうだと思っていた世界の分節が機能不全を呈しつつある時、わたしたちはもう一度、わたしたちが生きる「世界」そのものを問い直し、新たな「世界」像を構築するための想像力を開放する必要がある。そのことは同時に、「人間」に対する再定義をも迫っている。現在の人間は、自然とのつながりだけでなく、
コーディネータ：松山 裕 ナビゲータ：大庭 幸治 日々、進歩を続ける医療は、人を対象とした研究の成果を通してその技術が確立し、我々のもとへと届けられています。一言で研究と言っても、ゲノム情報を用いた研究から新薬開発のために実施される治験、更には、市販後の最適な治療法の評価、開発時には検出が困難な副作用に関する薬剤疫学研究、医療経済性の評価など、その種類は非常に多様なものです。そのため、医学のみならず、薬学、生物学、工学、経済学、統計学など様々な学問の専門家が関わって実施されています。一方で、全ての研究で共通していることは、それぞれで必要なデータを計画的に収集し、解析し、データに基づいた意思決定を行っているということです。近年、データサイエンスという新しい科学研究の方法論が注目を集めていますが、医療という分野は比較的古くからデータサイエンスを実践してきたとも言えます。本講義シリーズでは、薬や
機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法
いきなりですが、日本国民全体での医療費は、年間いくらくらい掛かっていると思いますか？ 2021年度の国民医療費は実に45兆円で、国民1人当たりで考えると約36万円となります。 医療制度によって実際に1人1人が支払う金額はもっと低くなるとはいえ、多くの人は「とても高いな」と感じるのではないでしょうか。 また、高齢化や高額な薬の開発などにより、医療費は過去約10年で5兆円も増加するなど年々増えており、今後も増えていくことが予想されています。 このまま医療費が増え続けてしまっては、現在の保険制度では太刀打ち出来なくなってしまうかもしれません。 こんな問題を考えるとき、薬にどれだけの費用対効果があるか評価することが重要となります。 今回紹介するのは、そんな「クスリとオカネ」について扱った、五十嵐中先生の講義です。 誰しもお世話になるであろう薬や医療について、その費用と効果をどのようにして考えていく
コーディネータ： 坂井修一 ナビゲータ： 中島秀之 概要： 近年、人工知能が第三次ブームを迎えたと言われている。火付け役はシンギュラリティの議論（とその映画化）や、ディープラーニング(DL)の成功である。確かにアルファ碁がDLと強化学習を組み合わせた方式で囲碁の世界チャンピオンクラスに勝ったのは（コンピユータ囲碁の研究者にとっても）衝撃的であった。アルファ碁は豊富な棋譜から学んでいる。ビッグデータが容易に入手可能になった現在、DLはこれ以外にも様々な可能性を秘めている。 しかし一方で、DLは人工知能研究(AI)のホンの一部に過ぎない。AIでは従来パターン認識とシンボル処理が二大テーマとなってきた。DLはパターン認識技術として期待されているが、それをより高次の知的活動につなげる必要がある。そこには状況依存性の処理の問題など未解決の問題が山積みになっている。そしてまた、AIは情報技術（IT
コーディネータ：下田 正弘 ナビゲータ：齋藤 希史 20世紀後半より急速に進展した情報通信技術革新は、知の保存、分析、交換という学問成立の根底をなす方法を変革するとともに、各国の大学・図書館・博物館等に個別に所蔵された知を、インターネットをとおした世界的地平に開き出しました。過去から継承された厖大な知を、この新地平にもたらし、次世代に向けた知創成の基盤とするため、世界の大学は、人文・社会・芸術の分野を中心に、デジタル・ヒューマニティーズ（人文情報学）という新分野を創成し、大きく変わりはじめています。文字・画像資料のアーカイブ・分析・発信・三次元モデル化、学術情報の整理・分析・構造化、マルチメディア・ヴァーチャルリアリティ・人工知能といった問題群を対象にし、領域の壁を超えた方法論的共有地として新たな大学の可能性を開きつつある最先端の研究動向を、それぞれの専門研究者がわかりやすく講義をいたしま
この講義は主に学部３年生を対象としているが、学部４年生も受講することができる。確率統計、確率過程、信号処理の基礎を、講義と演習を通して習得し、自 在に応用できるようにするのが目的である。この講義によって身に付く事項として、順列と組み合わせ、確率変数と確率分布、ランダムウォーク、ブラウン運 動、ランジュバン方程式、自己相関、雑音、誤差、フーリエ変換、パワースペクトル、ディジタル信号処理などが挙げられる。信号処理については、コンピュー タ上でSPICE3プログラムを用いた演習も行う。
時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では離散時間の確率過程に関しての講義を行う。 この講義では、数学的に厳密な議論は行わず、確率過程論（特にマルチンゲール）のアイデアを中心として直観を重視した講義を行う。特に前半では確率空間が有限集合である場合を取り扱う。測度論、積分論の知識は前提としない。
Teaching Development in Higher Education in English／UTokyo Global Future Faculty Development Program（UTokyo Global FFDP）
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