Numbering Code	G-INF03 54304 LJ57	Year/Term	2022 ・ First semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Thu.3
Instructor name	AOYAGI TOSHIO (Graduate School of Informatics Professor) TERAMAE JUNNOSUKE (Graduate School of Informatics Associate Professor) MIYAZAKI SHIYUUJI (Graduate School of Informatics Senior Lecturer)
Outline and Purpose of the Course	物理系から生命・社会システムまでの重要な系の中には、基本となる要素が相互作用することにより、機能を発現したり、複雑な振る舞いを見せるシステムがある。本講義では、このような多数の要素の相互作用による非線形現象に関連する数理モデルを概観し、それらを解析するための種々の統計物理・非線形力学・情報理論の基礎を講述する。
Course Goals	数学・数理科学の広い視点での基礎学力の涵養を目指す。多数の要素の相互作用による非線形現象に関して、それらを解析するための種々の解析手法の基礎と、それを活用する基礎的素養を習得する。
Schedule and Contents	下記の予定で合計１５回の講義を行う。 授業計画　 第１回：非線形物理学と脳の情報処理概論（青柳） 第２回：脳の情報処理とシナプス学習則（青柳） 第３回：自己組織化マップと特徴抽出（青柳） 第４回：連想記憶モデル（青柳） 第５回：脳の情報処理モデルの最近の話題（青柳） 第６回：計算論的神経科学（寺前） 第７回：脳の構造と特性（寺前） 第８回：教師あり学習（寺前） 第９回：強化学習（寺前） 第１０回：学習と脳（寺前） 第１１回：複雑ネットワークの諸性質１　スモールワールド性（宮崎） 第１２回：複雑ネットワークの諸性質２　スケールフリー性（宮崎） 第１３回：ページランク（宮崎） 第１４回：感染症の数理モデル（宮崎） 第１５回：複雑ネットワークとゲーム理論（宮崎） なお、内容は、受講生の習熟度や学習の進度に応じて変更することがある。
Evaluation Methods and Policy	講義内容に関して習得すべき知識等が獲得されたことを、レポート試験や小テストを課して評価する。また、出席状況などを加味した平常点を上記評価の参考に用いる場合もある。詳細は必要に応じて授業時に説明する。
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	重点的な復習により、講義中に適時指示される課題等に取り組むこと。