Numbering Code	G-INF03 63321 LJ57	Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Wed.4
Instructor name	TERAMAE JUNNOSUKE (Graduate School of Informatics Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course	われわれの脳は、極めて多数の神経細胞からなる複雑なネットワークであり、神経細胞間の非線形な相互作用を通じて高度な情報処理を実現する。特に近年、神経細胞ダイナミクスを大規模に捉える技術や、それらを数理的に記述する手法が急速に発展したことで、新規な機械学習開発などへの応用が期待されている。本講義では、神経情報処理と脳の学習に関する最近について理解を深め、それらを数理的に記述する手法を身につけることを目的とする。
Course Goals	神経細胞と神経ネットワークの非線形ダイナミクス、シナプス可塑性に基づく脳の学習などの現象を理解し、神経情報処理と脳型の学習理論を数理的に記述する手法を習得することを目標とする。
Schedule and Contents	以下のようなトピックについて合計１５回の講義を行う。より詳細な内容は初回の授業時に説明する。 ・理論神経科学の概要と機械学習への応用 ・神経細胞の数理 ・神経ネットワークの数理 ・神経系の構造と学習理論 ・脳の確率的情報処理 なお、内容は学習の速度や受講生の習熟度に応じて適宜変更することがある。
Evaluation Methods and Policy	到達目標の達成度をレポートを課して評価する。また授業時間内にグループワーク等を課して評価の参考に用いる場合もある。
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	復習が必須であり、講義中に適時指示された課題等に各自が取り組むことが求められる。