シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
感覚運動システム特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced topics on sensorimotor system | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
機械知能システム学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
阪口 豊 | ||
| 居室 /Office |
西10-422 | ||
| 公開E-Mail |
yutaka.sakaguchi@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
https://human-informatics.jp/wiki/lecture/?hi2_2020 | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/04/27 13:33:48 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標 /Topic and goals |
(a)主題 ヒトの感覚・知覚・運動制御に関わる脳の情報処理メカニズムについて，主に，計算理論の観点点から講義する． (b)達成目標 ヒトの感覚・運動系メカニズムに関する基本的な知識を習得するとともに，ヒトの感覚機能・運動機能を分析・理解する実験的・工学的手法を学ぶ． (a) Subject We learn the brain mechanism related to human sensorimotor functions from the viewpoint of computational brain science. (b) Achievement goal To acquire basic knowledge of human sensorimotor system, together with some theoretical methodologies to study this system. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
特にないが，信号処理，確率モデルについて知識があると望ましい． Nothing particular, but basic knowledge on signal processing and probabilistic models is preferable. |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
同上． The same as above. |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
講義のホームページを参照のこと． See the home page of this lecture. |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
(a) 内容 ［具体的な内容は講義ホームページを参照せよ］ 1) 脳の工学的研究の歴史 (１回) 講義の初回は，本講義の概要と進め方について説明したのち，脳の工学的研究の歴史を概観する． 2) 神経細胞のモデルと連想ダイナミクス(１回) 3) 教師あり学習のモデル（２回) 4) 教師なし学習のモデル（２回） 5) 知覚のベイズモデル（１回） 6) 自由エネルギー原理（３回） 7) 運動計画・運動生成のモデル（２回） 8) 強化学習のモデル（２回） (b) 授業の進め方 プロジェクタで投影したスライド資料と板書を組み合わせて講義する． (a) Course content [See the homepage for details.] 1) Brief history of neural network model of the brain (1 course-hour) 2) Neuron models and neural dynamics (2 course-hours) 3) Supervised learning models (2 course-hours) 4) Unsuperviesd learning models (2 course-hours) 5) Bayesian model of human perception (1 course-hour) 6) Free energy principle (3 course-hours) 7) Optimization model of motor planning (2 course-hours) 8) Reinforcement learning (2 course-hours) (b) How to proceed The instructor talks with slide presentation and blackboard writing. |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
特に予習の必要はない．講義内容の理解と定着を促すため，講義時間外にレポート課題を課す． Students have to solve the assignments. |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
演習問題に対するレポートの提出状況および内容によって成績を評価する．講義期間中に課したすべての課題に対してレポートを提出することが単位取得の必要条件である（十分条件ではない）．成績の評価基準は演習問題の趣旨を理解して適切な取り組みをしているかどうかである． The grade will be based on the reports for the assignment. It is required to turn in all the assignments to take the course credit. |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
質問等については講義終了後の時間帯に受け付ける． After class. |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
今年は，自由エネルギー原理に重点をおいて説明する． We will deal with the Friston's "free energy principle" this year. |
| その他 /Others |
本年度はZOOMを用いた遠隔講義により実施する．講義サイトへのリンクは講義ホームページに記載のとおりである． This lecture will be delivered by ZOOM system. See the HP for the details. |
| キーワード /Keyword(s) |
ヒトの運動制御，知覚のベイズモデル，学習の計算モデル，自由エネルギー原理 Human senseri-motor system, Bayesian modeling of perceptual system, computational learning models, free energy principle |