2021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	Ⅲ	履修登録システム	使用する
履修登録期間	2021/10/14～2021/11/04	履修取消期限	2021/11/04

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／学修到達目標	【教育目的】 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。 【学修到達目標】 1) 数理モデルについて説明、記述できる。 2) 数理モデルについて整理、議論ができる。 3) 数理モデルについて俯瞰、表現できる。 4) 数理モデルについて解析できる。
授業概要／指導方針	【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． 【授業時間外学修（予習・復習等）の目安】 各回毎に復習4時間程度

クラス情報

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授業計画

回数	日付 [時間]	担当教員	テーマ	内容
1	10/26 [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	11/2 [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	11/9 [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	11/16 [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
5	11/30 [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
6	12/7 [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	12/14 [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	12/16 [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

回数	日付	時間	講義室	備考
1	10/26	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
2	11/2	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
3	11/9	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
4	11/16	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
5	11/30	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
6	12/7	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
7	12/14	1	エーアイ大講義室[L1]（IS）
8	12/16	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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