- 開講元
- 情報通信コース
- 担当教員名
- 小池 康晴
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 月3-4(G224)
- クラス
- -
- 科目コード
- ICT.H422
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2017年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2017年3月17日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
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．
本講義では、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．
到達目標
本講義をとおして、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を説明できることを到達目標とする．
キーワード
運動制御、機械学習、脳科学
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
スライドを用いて内容を解説する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 計算論的神経科学 | 計算論的神経科学の概要を理解する |
| 第2回 | 運動の軌道計画と最適化問題 | 運動の軌道計画と最適化問題を理解する |
| 第3回 | 生体信号解析 | 生体信号解析について理解する |
| 第4回 | 生体のモデル化 | 生体のモデル化について理解する |
| 第5回 | 随意運動の学習と制御 | 随意運動の学習と制御について理解する |
| 第6回 | 脳情報のデコーディング | 脳情報のデコーディングについて理解する |
| 第7回 | アプリケーションへの応用 | アプリケーションへの応用について理解する |
| 第8回 | 課題発表 | 課題を発表する |
教科書
特になし
参考書、講義資料等
Principles of Neural Science, McGraw-Hill Professional
成績評価の基準及び方法
上記到達目標を授業課題（60％）・期末レポート（4０％）により評価する。
関連する科目
- ICT.H509 ： 脳機能計測
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
特になし
