シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
知覚システム特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced topics in perceptual system | ||
| 科目番号 /Code |
|||
| 開講年度 /Academic year |
2021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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
機械知能システム学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
佐藤 俊治 | ||
| 居室 /Office |
西10-421（google classroom：q74unio） | ||
| 公開E-mail |
shunji@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
「遠隔授業に関する情報」を参照のこと | ||
| 更新日 /Last update |
2021/03/16 17:38:44 | 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（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
ヒトの感覚器による情報取得と脳細胞による情報処理を工学の観点から記述し理解する．/Information acquisition and processing by neurons in the brain |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
特になし/none |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし/none |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
Carlson, "Physiology of Behavior," Allyn and Bacon (和書）カールソン、神経科学テキスト、丸善/Carlson, "Physiology of Behavior," Allyn and Bacon |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
脳は複雑なシステムであるため、様々な研究アプローチがある。具体的には視覚、運動、記憶などの、研究対象としての多様性がある。さらに神経生理学、数理理論、認知心理学など、研究手段としての多様性もある。本講義では、脳情報処理の具体例をいくつか挙げ、前述の多様な観点から解説する。内容は以下の項目を予定しているが、諸君の理解に応じて適宜入れ替え・変更する場合がある。 1. 人間情報論の重要性 2．神経細胞・神経回路網の基礎1 3. 神経細胞・神経回路網の基礎2 4. 様々な視覚特性 5. 眼光学・網膜 6. 初期視覚野 7. 理解に必要な数学的技術（信号解析） 8．理解に必要な数学的技術（統計・検定） 9. 高次視覚野 10. 体性感覚1 11. 体性感覚2 12. 数理モデル1 13. 数理モデル2 14. 実験，解析，考察 15. 最新の知見 Due to the complexity of the brain system, interdisciplinary research is helpful to describing and understanding such complex system. Here, "Complexity" includes vision, motor, memory, i.e., diversity of research targets. In addition, we have diverse approach of neurophysiology, computational theory and cognitive psychology. In this class, we study information processing in the brain through some examples of the neural behavior, mathematical models of perception and neural activities. 1. Human informatics 2. Neurons and neural networks 1 3. Neurons and neural networks 2 4. Characteristics of vision 5. Eye optics and retina 6. Early vision 7. Mathematical tools for understanding the brain (signal processing) 8. Mathematical tools for understanding the brain (statistics) 9. Higher-order visual cortex 10. Somatosensory system 1 11. Somatosensory system 2 12. Computational model 1 13. Computational model 2 14. Experiments and analysis 15. Hot topics |
| 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 |
理化学研究所脳科学センターニューロインフォマティクスチームでVisiome PlatformとSimulation Platform計画に携わった経験を基に，視覚心理学ならびに脳神経科学についての理解を進める．/Digital data and computational theories on our vision system will be provided based on my practical experience in RIKEN BSI (neuroinformatics team). |
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
各自の理解度によるが，通常の予習復習は必要．/Prep and review will help you. |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
レポートで評価する。全レポートの提出を最低条件とする。 基本的な人間の情報処理特性と、それに関わる神経回路ならびに数理モデルの理解を条件とする。/Submission of technical reports are required. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
オフィスアワー：水曜日13:00～14:00 授業時間外学習：レポート作成などで授業時間外学習を要する． /Office hours: 13:00-14:00 (Wed) |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
特になし/None |
| その他 /Others |
授業形態：リアルタイム google classroom： ia5ttxz |
| キーワード /Keywords |
脳, 生理学, 認知心理, 神経細胞, 神経回路/Brain, Physiology, Cognitive Psychology, Neuron, Neural Network |