計算論的脳科学   Computational Brain

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担当教員
小池 康晴 
使用教室
金1-2(G224)  
単位数
講義:2  演習:0  実験:0
講義コード
88032
シラバス更新日
2015年2月12日
講義資料更新日
2015年2月12日
学期
後期

講義概要

人間の脳は,環境に適した行動を自律的に学習し,適用している. 本講義では,運動学習に関する脳の機能を計算論的に解明する方法論について述べる. とくに,運動の最適化,制御,学習について,生体信号を用いたモデル化とその応用例を通して,脳の仕組みを知ることを目的とする.

講義の目的

人間の脳は,環境に適した行動を自律的に学習し,適用している. 本講義では,運動学習に関する脳の機能を計算論的に解明する方法論について述べる. とくに,運動の最適化,制御,学習について,生体信号を用いたモデル化とその応用例を通して,脳の仕組みを知ることを目的とする.

講義計画

1.序論
脳の計算理論について心理物理実験をとおして概説し講義選択の助けとする.
2.運動の軌道計画と最適化問題
随意運動の軌道計画とその一般的な性質,また,最適化問題を解くことにより実現された軌道が説明できることを示す.
3.生体信号
生体の各器官(センサ)の特徴や信号の流れ,計測方法について説明する.
4.生体のモデル化
生体の機能を計算機上にどのようにモデル化するか,各器官の特性を考慮に入れたモデル化について説明する.
5.随意運動の学習と制御
教師あり学習や教師無し学習を説明し,脳の各部位と学習方法について説明する.
6.アプリケーションへの応用
生体のモデルを用いて,機能的電気刺激や筋電義手などの医用工学や,ヒューマンインターフェースなどへの応用について最新の研究結果を解説する.

教科書・参考書等

担当教官が作成した講義資料を使用する。

関連科目・履修の条件等

関連科目:感覚情報学基礎,視覚情報処理機構など

成績評価

出席とレポート提出に基づく.

担当教員の一言

生物の優れた能力,特に脳の複雑さと巧みさを知って欲しい.

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