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講義概要/Course Information
2025/04/27 現在

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
開講年度
/Academic year		 2023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)		 阪口　豊
居室
/Office		 西10-422
公開E-mail
/e-mail		 yutaka.sakaguchi@uec.ac.jp
授業関連Webページ
/Course website		 https://human-informatics.jp/wiki/lecture/?hi2_2023
更新日
/Last update		 2023/03/16 15:45:26 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）		 (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（1,000文字以内）
/Prerequisites（up to 1,000 letters）		 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（1,000文字以内）
/Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters）		 同上．

The same as above.
教科書等（1,000文字以内）
/Course textbooks and materials（up to 1,000 letters）		 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（2,000文字以内）
/Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters）		 英語タイプⅡ（Bc）により講義を実施
(a) 内容 ［具体的な内容は講義ホームページを参照のこと］
第1回　脳の工学的研究の歴史
第2回　神経細胞のモデルと連想ダイナミクス（１）
第3回　神経細胞のモデルと連想ダイナミクス（２）
第4回　錯覚とその神経メカニズム（１）
第5回　錯覚とその神経メカニズム（２）
第6回　知覚のベイズモデル（１）
第7回　知覚のベイズモデル（２）
第8回　運動計画・生成の計算理論（１）
第9回　運動計画・生成の計算理論（２）
第10回　シナジーとその解析
第11回　教師あり学習と小脳パーセプトロン説（１）
第12回　教師あり学習と小脳パーセプトロン説（２）
第13回　教師なし学習と情報量最大化（１）
第14回　教師なし学習と情報量最大化（１）
第15回　落穂拾い

(b) 授業の進め方
　スライド資料と板書を組み合わせて講義する．

Type II：Japanese-based course with Japanese/English materials

(a) Course content [See the homepage for details.]

1) Brief history of computational study of brain function
2) Neuron models and neural dynamics (1)
3) Neuron models and neural dynamics (2)
4) Illusory perception and underlying neural mechanism (1)
5) Illusory perception and underlying neural mechanism (2)
6) Bayesian model of perception (1)
7) Bayesian model of perception (2)
8) Computational models of motor planning and control (1)
9) Computational models of motor planning and control (2)
10) Motor synergy
11) Supervised learning and computational model of cerebellum (1)
12) Supervised learning and computational model of cerebellum (2)
13) Unsupervised learning and information maximization (1)
14) Unsupervised learning and information maximization (2)
15) Miscellaneous Topics

(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
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）		 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）
（1,000文字以内）
/Evaluation and grading
（up to 1,000 letters）		 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（1,000文字以内）
/Office hours（up to 1,000 letters）		 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（1,000文字以内）
/Message for students（up to 1,000 letters）		 統合情報処理システムとしての脳の仕組みに興味をもってくれることを期待する．

It is expected that the students get interested in the brain mechanism as an integrated information processing system.
その他
/Others		 本年度は対面で開講する．

This lecture will be delivered by ZOOM system, but it may be changed according to the direction of the university.
キーワード
/Keywords		 ヒトの運動制御，知覚のベイズモデル，運動制御の計算理論，教師あり学習と教師なし学習

Human senseri-motor system, Bayesian modeling of perception, computational motor control theories, supervised learning and unsupervised learning