- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70465
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - ブレイン・コンピューティング
＜C＞ - 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 担任者名
Instructor - 林 勲
- 曜限
Day/Period - 月5
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
脳に関わる計算機能の観点から基礎内容を概説し，特に，神経細胞の機構，視覚処理機構，記憶と学習，脳情報処理，脳工学，脳と身体性，脳知能モデル等について，より詳細に，かつ，系統的に講義する．まず，神経細胞レベルでの生理学的な機構構造を紹介する．次に，視覚機構を例にして記憶と学習の構造について概説する．最後に，工学的な脳情報処理の観点からニューラルネットワークや身体知獲得モデルについて言及し，ロボットに関わるブレインコンピュータインタフェースの最新研究について言及する．
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
脳とコンピュータに関わる基礎知識を修得できる．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
視覚心理と脳機能の概要を理解できる．
視覚系ニューラルネットワークの機構を修得できる．
ブレインコンピュータインタフェースの機構を理解できる．
③主体的な態度の観点
脳に関わる基礎的機構を理解することで，視覚系機能を中心とした最新の研究事例の内容を習得できる．授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 脳情報学とは
第2回 脳研究の機構
第3回 神経細胞の計算モデル（１）
第4回 神経細胞の計算モデル（２）
第5回 神経回路網の活動電位モデル
第6回 視覚心理と脳機構
第7回 視覚情報機構
第8回 視覚系ニューラルネットワーク（１）
第9回 視覚系ニューラルネットワーク（２）
第10回 視覚系ニューラルネットワーク（３）
第11回 視覚系ニューラルネットワーク（４）
第12回 脳活動計測（１）
第13回 脳活動計測（２）
第14回 ブレインコンピュータインタフェース
第15回 最近の脳知能モデルの話題提供授業時間外学習 / Expected work outside of class
授業前にスライド資料の印刷を用意し，予習と復習を欠かさないこと．
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
講義内テスト（90%），レポート（10%）基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
各回の授業内容を理解しているかを問う設問（40%）
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
講義中に説明したアルゴリズムと方法論の理解度を問う設問（40%）
③主体的な態度の観点
講義中に説明した最新の研究事例の内容を問う設問（20%）
- 教科書
Textbooks
スライド資料を関大LMSで配信し教材提示により講義を行う．
-
参考書
References
- フィードバックの方法
Feedback Method 基本的に質問は授業中でも授業外でも随時受け付ける．あるいは，関大LMSを活用する．
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact オフィスアワー
随時受け付けるが，具体的な連絡方法は授業の中で説明する．必要ならば，関大LMSから問い合わせてください．
その他
- 備考
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