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 | 2022/10/07~2022/10/28 | 履修取消期限 | 2022/11/15 |
プログラム名 | IS | BS | MS | DS | DGI |
---|---|---|---|---|---|
履修区分 | ○ | △ | △ | □ | ○ |
コア科目 | - | - | - | 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、序論科目、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。 ・課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から16単位以上履修すること。 |
担当責任教員 | 池田 和司 |
---|---|
担当教員 | 池田和司、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 |
表示可能なデータがありません。 |
回数 | 日付 [時間] | 担当教員 | テーマ | 内容 |
---|---|---|---|---|
1 | 11/8 [1] | 久保 孝富 | 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 | 11/15 [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 | 11/22 [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 | 12/6 [1] | 日永田 智絵 | 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 | 12/13 [1] | 久保 孝富 | 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 | 12/20 [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 | 12/27 [1] | 福嶋 誠 | 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 | 1/10 [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 |
回数 | 日付 | 時間 | 講義室 | 備考 |
---|---|---|---|---|
1 | 11/8 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
2 | 11/15 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
3 | 11/22 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
4 | 12/6 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
5 | 12/13 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
6 | 12/20 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
7 | 12/27 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) | |
8 | 1/10 | 1 | エーアイ大講義室[L1](IS) |
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. |
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. |
表示可能なデータがありません。 |
表示可能なデータがありません。 |