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2020年度 数理生命科学 (4104)

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科目区分 専門科目 教職科目 情報
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2020/10/14~2020/11/04 履修取消期限 2020/11/10

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C C C
履修方法 ・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。
・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の(2)履修方法を参照すること。

授業科目概要

担当責任教員 池田 和司
担当教員 池田和司、吉本潤一郎、福嶋誠、日永田智絵
教育目的/授業目標 生命現象の仕組みを真に理解するには、その生命現象を説明できる数理モデルが不可欠である.本講義では、その基本的な考え方を理解し、自分の問題に応用できるようになることを目的とする。
授業概要/指導方針 この講義では、さまざまな生命現象の数理モデルの構成法を紹介するとともに、その性質の解析法を説明する。また、講義中に演習を行い、その理解を深める。
講義は座学で行うが,小レポートの際には自由に質問してよい.

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 10/27 [1] 池田 和司 1次微分方程式モデル 1次微分方程式で表される生体のモデルについて学ぶ
2 11/10 [1] 池田 和司 2次微分方程式モデル 2次微分方程式で表される生体のモデルについて学ぶ
3 11/17 [1] 池田 和司 生化学反応のモデル 生化学反応がどのようなモデルで表されるかを学ぶ
4 11/24 [1] 池田 和司 神経回路網のモデル 神経細胞の各種モデルと神経回路網の数理について学ぶ
5 12/1 [1] 吉本 潤一郎 意思決定のモデル 意思決定や強化学習などのモデルについて学ぶ
6 12/8 [1] 福嶋 誠 脳機能計測とベイズ推論 脳機能の計測技術と脳活動推定方法について学ぶ
7 12/15 [1] 吉本 潤一郎 ベイズ脳と学習 ベイズ理論に基づく脳の学習モデルについて学ぶ
8 12/17 [1] 日永田 智絵 感情と発達のモデル 感情と発達のモデルについて学ぶ

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 10/27 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
2 11/10 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
3 11/17 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
4 11/24 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
5 12/1 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
6 12/8 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
7 12/15 1 エーアイ大講義室[L1](IS)
8 12/17 1 エーアイ大講義室[L1](IS)

テキスト・参考書

テキスト 特になし
参考書 佐藤,自然の数理と社会の数理I, 日本評論社, 1984.
佐藤,自然の数理と社会の数理II, 日本評論社, 1987.
K. Doya,et al. ed., Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to Neural Coding, MIT Press, 2011.
その他,参考文献は適宜紹介する.

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー 随時受け付けるが, kazushi@is.naist.jp にアポイントを取ること.
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する.
・講義中の小レポートで理解度を評価する.
関連科目 特になし
関連学位 工学,理学,バイオサイエンス
注意事項 講義の順序は変わることがある.

授業関連URL



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配布資料



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