生体情報工学 2015 サポートページ

担当: 池口徹 (東京理科大学 工学部第一部 経営工学科 教授)
TA: 黒河徳大 (大学院 理工学研究科 数理電子情報系専攻 M2)
時間: 前期，火曜日，3限＠工学部 51番教室

概要:

我々の脳の基本構成素子である神経細胞の基本的な性質を理解し， 神経細胞が集まり構成される神経回路網はどのように動作するのかを知り， 脳内においてどのような情報処理原理が用いられているのかを学びます． また，このような情報処理原理を用いて、 どのような工学的な課題が解決されてきたのか， これからされるのか，その可能性などについても， 優しく解説します．

講義に必要な知識は， 微分積分学 (1年次に，情報数学入門，応用解析学，応用線形代数で履修), 3年次前期開講の非線形システム概論， に関する内容だけです． 尚，本講義においても， 関連する諸事項に関する基本は簡単に復習する予定です．

毎週の講義の後半20分〜30分を演習時間として， 各回の内容を十分理解しながら講義をすすめていきます．

資料

• 教科書:
  1. なし．
  2. 講義で用いるスライドのプリントアウトを配布します． 穴埋め形式にしているので， 各自適宜補足して， ノートを完成させてください．
• 参考書:
  1. E. R. Kandel, J. H. Schwartz, T. M. Jessell: Principles of Neural Science, Fourth Edition, McGraw-Hill, 2000.
  2. A. R. Crossmann, D. Neary 著， 野村 嶬，水野 昇 訳: 神経解剖カラーテキスト， (Neuroanatomy--An Illustrated Colour Text), 医学書院，2002.
  3. 時実利彦: 脳の話，岩波新書，G125, 1962.
  4. 宮川博義，井上雅司: ニューロンの生物物理，丸善，2003.
  5. S. H. Strogatz: Nonlinear Dynamics and Chaos With Applications to Physics, Biology, Chemistry and Engineering, Addison Wesley, 1994.
  6. D. Kaplan and L. Glass: Understandng Nonlinear Dynamics, Springer-Verlag, 1995.
  7. 川上博 編著: 生体リズムの動的モデルとその解析--MEと非線形力学--, コロナ社，2001.
  8. 小松勇作 編，数学 英和・和英辞典，共立出版．
  9. その他の参考資料は，講義中に適宜配布する予定です．

評価:

• 毎回の講義終了時にコメント用紙の提出があります．
  (選ばれた)コメントに対して， 毎回 返答 します．皆さんも確認してください．
• コメント用紙の内容を授業参加点として勘案します．
• 授業参加度， (数回の) 宿題， 最終評価により総合的に評価する予定です．
• 正式には，第1回目の講義時に連絡します．

授業予定: 変更する可能性が十分あります． 必ず講義前に確認をしてください．

• 04月07日 (第01講):

  • イントロダクション
  • 講義の進め方，内容，評価方法などについて．

• 04月14日 (第02講):

  • 脳とその構造
  • 脳とコンピュータ

• 04月21日 (第03講):

  • 神経細胞とその構造

• 04月28日 (第04講):

  • 神経興奮の生理

• 05月12日 (第05講):

  • ニューロンの数理モデルI

• 05月19日 (第06講):

  • ニューロンの数理モデルII

• 05月26日 (第07講):

  • ニューロンの数理モデルIII

• 06月02日 (第08講):

  • 神経回路網理論
  • マッカロ・ピッツのモデル
  • マッカロ・ピッツのモデルによる論理演算の構成

• 06月09日 (第09講):

  • MPモデルの拡張
  • ニューラルネットワークの分類
  • ニューラルネットワークのアーキテクチャ

• 06月16日 (第10講):

  • 連想記憶
  • ホップフィールドニューラルネットのエネルギー関数

• 06月23日 (第11講):

  • 巡回セールスマン問題 (TSP) とは?
  • ホップフィールドニューラルネットを用いた組合せ最激化技法

• 06月30日 (第12講):

  • カイアニエロのモデル
  • 南雲・佐藤のモデル
  • 合原のモデル (カオスニュ−ロン，カオスニューラルネットワーク)

• 07月07日 (第13講):

  • カオスニューラルネットワークを用いた動的連想記憶
  • カオスニューラルネットワークを用いた組合せ最適化技法

• 07月14日 (第14講):

  • 神経スパイク列の解析I

• 07月21日 (第15講):

  • 神経スパイク列の解析II

• 07月28日 (第16講):

  • 講義のまとめと生体情報論に関する最新話題
  • 授業アンケート

授業評価結果

リンク:

1. 池口 徹 講義サポートページ