Seminar on neuroinformatics A
| Numbering Code | U-HUM21 38390 SJ30 | Year/Term | 2022 ・ First semester |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | seminar |
| Target Year | 3rd & 4th year students | Target Student | |
| Language | Japanese | Day/Period | Wed.5 |
| Instructor name | KAMITANI YUKIYASU (Graduate School of Informatics Professor) | ||
| Outline and Purpose of the Course | 研究を進める上で必要となるアカデミックスキルと、データや論文のリテラシーを習得するため、毎週課す課題をベースにディスカッションを行う。 | ||
| Course Goals |
プログレスレポートや論文の執筆に必要なスキルを習得する。 神経科学・AI分野の最新の論文を理解するためのリテラシーを習得する。 |
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| Schedule and Contents |
第1回：オリエンテーション 第2-5回：アカデミックスキル 第6-8回：リサーチの技法 第9-11回：論文の読み方・書き方 第12-14回：研究倫理とオープンサイエンス 第15回：フィードバック |
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| Evaluation Methods and Policy | 毎週の課題とディスカッション内容をもとに評価する。 | ||
| Course Requirements | 微積分学、線形代数学、統計学の基礎を習得していること。「脳情報学」および「脳情報学演習」を受講していることが望ましい。 | ||
| Study outside of Class (preparation and review) | 各回のトピックに関連する論文やオンラインの資料を読み、質問やディスカッションに備える。 | ||
| References, etc. |
Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems, Dayan, P. & Abbott, L. F., (MIT Press) Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, MacKay, D., (Hardback) Deep Learning, Goodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A., (MIT Press) Functional Magnetic Resonance Imaging, Huettel, S.A. Song, A.W., and McCarthy, G., (Sinauer Associates) |
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| Related URL | http://kamitani-lab.ist.i.kyoto-u.ac.jp | ||
