計算神経科学 (4041)

授業科目基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語
開講時期
履修登録期間 履修取消期限

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
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 吉本 潤一郎
担当教員 吉本 潤一郎、作村 諭一
教育目的/授業目標 脳機能を情報処理の観点から理解するために必要不可欠な、計算神経科学というアプローチについて,基礎と最前線の知識を得ることを目的とする。
指導方針 本授業では、計算神経科学の理念や歴史,脳の構造と機能との関わり,感覚情報処理や運動制御の計算論などに関する基礎を紹介する。さらに、感覚情報処理、運動制御、情動などの広範囲なテーマに対して、各担当教員が取り組んできた計算神経科学研究の方法論、成果、問題点などを具体的にとりあげ論ずる。

クラス情報



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授業計画

回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 10/5 [1] 計算神経科学概論その1 本講義で主題とする計算神経科学とは、どのようなアプローチにより、どんな問題を取り扱う学問なのかについて解説する。また、脳の解剖学的構造と機能の関係性や、脳を構成する神経細胞の情報処理機構とそれを抽象化した数理モデルについて解説する。
2 10/10 [1] 計算神経科学概論その2 脳の主要機能である情報表現、記憶、学習とは何か、それを脳と同じ仕組みで実現するためにどのような理論やアルゴリズムが提案されてきたかについて解説する。
3 10/12 [1] 計算神経科学概論その3 脳が環境からの情報を受け取る仕組みである感覚情報処理と環境に働きかける命令を出力する仕組みである運動情報処理について、その生理学的機構とそれをより良く説明するために提案されてきた数理モデルに解説する。
4 10/19 [1] 脳の意思決定機構と強化学習 快・不快に基づく行動変容をよく説明する強化学習について、その理論から近年の発展について解説し、脳が強化学習に基づく意思決定を行っていることを示唆する知見について紹介する。
5 10/23 [1] ベイズ推定と計算神経科学への応用 不確実な情報からその背後にある環境の状態を推測する上で有用な数理手法であるベイズ推定法の基本原理を概説し、脳においてもベイズ推定法に基づく情報処理が行われていることを示唆する知見を紹介する。また、神経活動データの解析法としてのベイズ推定法の応用例についても紹介する。
6 10/25 [1] 脳内情報表現 おばあさん細胞仮説、時間情報表現、ポピュレーションコードなどの歴史を踏まえ、海馬場所細胞データからの情報復号化に関する研究を解説する。
7 10/29 [1] 神経情報表現 脳内情報表現の実体を担う神経細胞がどのように機能しているか、数理的にどのように記述できるか、挙動の原理がどのように解釈できるかについて解説する。
8 10/31 [1] 神経結合の可塑性 神経細胞のネットワークは神経細胞間の結合度合で制御され、その結合度合は神経活動によって変化する。この可塑性を実現している細胞内分子システムについて解説する。

授業日程

回数 日付 時間 講義室 備考
1 10/5 1 L1
2 10/10 1 L1
3 10/12 1 L1
4 10/19 1 L1
5 10/23 1 L1
6 10/25 1 L1
7 10/29 1 L1
8 10/31 1 L1

テキスト・参考書

テキスト 特に指定しないが、次に示す参考書に従う講義内容も多い。
参考書 Thomas R. Trappenberg: Fundamentals of Computational Neuroscience. Oxford Univ. Press (2010)
Mark F. Bear, Barry W. Connors, Michael A. Paradiso: Neuroscience. Lippincott Williams & Wilkins (2006)
P. Dayan and L.F. Abbott: Theoretical Neuroscience. MIT Press (2006)
K. Doya, et al. eds. Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to Neural Coding. MIT Press (2007)
川人光男:脳の計算理論、産業図書 (1996)
銅谷賢治:計算神経科学への招待 ~脳の学習機構の理解を目指して~、サイエンス社 (2007).

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・講義毎の小レポート(100%)で評価する。
・神経活動や記憶・学習などの機能を再現するための数理モデルの知識の習得を基準とする。
関連科目 特になし
関連学位 理学
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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