認知科学の研究対象である,記憶,学習,思考,問題解決,言語処理等の数理的理論モデルの構成と,その数理的理論モデルのコンピュータシミュレーション,応用実験等について説明する。特に理論と実験結果との対比について理解させる。さらに,数理モデルを用いた理論を一般的に説明する。
講義では,図表やコンピュータグラフィックスの実演等を多用し,直感的に理解しやすい説明を心がける。原則として,前学期の認知科学(基礎編)の履修を推奨する。
認知科学の研究対象である、記憶、学習、思考、問題解決、言語処理等の数理的理論モデルを構成し、その数理的理論モデルをコンピュータシミュレーションなどを用いた応用実験で確かめるという、理論と実験結果との対比について理解させる。さらに、数理モデルを、より高度な論理的思考の学習過程にまで発展させ、ニューラルネットワークモデルを用いた理論を一般的に説明する。
講義では、図表やコンピュータグラフィックスの実演等を多用し、直感的に理解しやすい説明を心がける。
以下の内容に従って講義を行う予定である。
1.数量的理論
○数学モデルの構成とコンピュータシミュレーション
力学系モデル(Dynamical System Model)
動態的相互作用(Dynamical Interaction)のモデル
2.記号処理的理論
○記号処理システム(Lisp,Prolog等)に依存したモデル
記憶モデル、問題解決モデル、学習モデル、言語処理モデル
○記号論理学的方法
論理的思考過程、学習過程の実験的測定とその理論モデルの構成
3.ニューラルネットワーク(Neural Networks)
『Introductory Cognitive Psychology (認知科学基礎編)』の履修が望ましいが、必ずしも必須ではない。
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