授業の目的

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理解を深める。

教育内容

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。

教育方法

パワーポイントを用いて毎回講義を行うとともに、適宜レポートを課すことにより理解を深める。また、プログラミングのコードなどを共有し、モデルやシミュレーションの技法の理解を深める。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。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2

授業内容(シラバス)

到達目標

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。

評価方法

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。

準備学習(予習・復習等)

【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。

備考・その他

【関連科目：細胞の物理化学特論】

教材