| 英文名 | Computational Neuroscience | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 未来工学研究科（修士課程）生命データサイエンス専攻修士１年後期、専門科目、選択、講義、2単位 | |
| 科目責任者 | 岡 浩太郎 | |
| 担当者 | (※は実務経験のある教員) 岡 浩太郎 | |
| 講義室 | ||
神経細胞と神経回路はディープラーニングなどの人工知能のメカニズムを理解し、新しい人工知能によるデータ処理系を考える際のヒントを与える。この講義では神経細胞とそれが構築する神経回路についての生物学的な知見を述べるとともに、計算論的神経科学の立場から、神経系の演算を情報科学の立場から詳述し、また計算による熱産生などの話題についても理解を深める。
物理化学的な観点から神経細胞と神経回路の演算について理解することを目指すとともに、人工神経回路でも重要な神経可塑性について丁寧に理解する。
パワーポイントを用いて毎回講義形式ですすめる。また、適宜レポートを課すことにより理解を深める。
講義内で出された課題について、講義中に解説を行う。質問には授業中やその前後、メール等で随時対応し、重要だと思われるものについては講義内で共有し、解説する。
DP1、DP2
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 神経細胞の構築と階層性 | 神経細胞の構造とその機能について理解する。 | 岡 浩太郎 | 9/10④ |
| 2 | 膜電位の物理化学 | 神経細胞に膜電位が形成されるメカニズムをイオンチャネルの物理化学の観点から理解する。 | 岡 浩太郎 | 9/17④ |
| 3 | 興奮電位の生成 | 電位依存的なイオンチャネルにより興奮電位が生成される機構を理解する。 | 岡 浩太郎 | 9/24④ |
| 4 | 単一神経細胞での電位伝搬 | 複雑な形態を持つ神経細胞で電位が伝搬するメカニズムをケーブル方程式により理解する。 | 岡 浩太郎 | 10/1④ |
| 5 | 興奮電位の数理モデル | ホジキンハックスレーの式により興奮電位の生成がどのように定量することが可能になったかを示すとともに、この式を簡略化したいくつかのモデルについて理解する。 | 岡 浩太郎 | 10/8④ |
| 6 | 神経細胞のシグナル伝達 | 神経可塑性などの神経機能の改変を担う細胞内シグナル伝達について理解する。 | 岡 浩太郎 | 10/15④ |
| 7 | シナプスでのシグナル伝達 | シナプスでの情報伝達メカニズムを歴史的な観点から説明し、統計学的な解析により量子放出が解明されたことなどを理解する。 | 岡 浩太郎 | 10/22④ |
| 8 | シナプスの可塑性 | シナプスでの情報伝達が前後の神経細胞の活動から変容するのかを理解する。 | 岡 浩太郎 | 10/29④ |
| 9 | シナプス可塑性による学習・記憶 | シナプス可塑性が神経回路の可塑性にどのように関与しているのかを人工神経回路の学習則と比較して理解する。 | 岡 浩太郎 | 11/12④ |
| 10 | 無脊椎動物での学習と記憶 | 無脊椎動物神経系を利用して実際に記憶や学習の研究がどのように行われてきたか研究論文を通じて理解する。 | 岡 浩太郎 | 11/19④ |
| 11 | 確率過程と神経機能 | ポアソン過程を利用して神経細胞や神経回路の機能をシミュレートする方法について理解する。 | 岡 浩太郎 | 11/26④ |
| 12 | 神経細胞の情報理論 | シャノンの情報理論について説明し、この理論を実際の神経細胞に適用する方法について理解する。 | 岡 浩太郎 | 12/3④ |
| 13 | 神経細胞での熱産生 | 神経細胞は演算を行うことで熱を発生するという点ではPCと同様である。神経細胞での熱産生と温度変化が神経細胞演算に与える影響について理解する。 | 岡 浩太郎 | 12/10④ |
| 14 | 神経細胞のモデリング | 神経細胞の様々な演算を数理モデルとして扱い、実験と対応づけるためのシステム生物学的手法について理解する。 | 岡 浩太郎 | 12/17④ |
| 15 | まとめと展望 | 以上の講義で扱った内容についてレビューするとともに、実際の細胞と人工神経回路の演算について考察する。 | 岡 浩太郎 | 12/24④ |
神経細胞と神経回路での生物学的な事実から実際に人工神経回路へ利用可能なメカニズムについて理解を深め、自ら新しい学習則や演算を考案できるようになる。
8回目終了時に講義内容の確認のための中間レポート（40％）、最終講義後に講義内容全般に関わるレポート（60％）を課し、総合的に判断する。
【講義時間外に必要な学習の時間：60 時間】
予習：事前に配布するハンドアウトを利用して次回の講義の概要を調べておく。
復習：講義で取り扱った内容を理解し、講義中に指定された文献などを調査する。
【関連科目：細胞の物理化学特論】
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | 配布資料あり | ||
| 参考書 | ニューロンの生物物理 | 宮川博義、井上雅司 | 丸善 |
| 参考書 | Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems | Peter Dayan, L. F. Abbott | MIT Press |