生体情報工学 2017 サポートページ

担当: 池口徹 (東京理科大学 工学部 情報工学科 教授)
TA: 小原翔馬 (大学院 理工学研究科 D2 内田研究室)
時間: 集中講義

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， 情報工学的な観点から議論します．

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・参考書)／ 評価 ／ コメントに対する返信

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．

• (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．

• (第02講):

  • 脳とその構造
  • 脳とコンピュータ

• (第03講):

  • 神経細胞とその構造

• (第04講):

  • 静止膜電位
  • 神経興奮とは？

• (第05講):

  • 神経興奮の生理

• (第06講):

  • 神経興奮の生理 (続き)

• (第06講):

  • 神経興奮の生理 (続き)

• (第07講):

  • 神経興奮の生理 (続き)
  • HH方程式

• (第08講):

  • HH方程式 (続き)

• (第09講):

  • 微分方程式の幾何学的解法
  • イシケビッチニューロンモデルのダイナミクス

• (第10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
  • MPモデルの拡張

• (第11講):

  • 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
  • 連想記憶

• (第12講):

  • ホップフィールドニューラルネットのエネルギー関数
  • 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適化技法

• (第13講):

  • カイアニエロのモデル
  • 南雲・佐藤のモデル

• (第14講):

  • 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)
  • 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

• (第15講):

  • 講義のまとめと生体情報論に関する最新話題

• (第16講):

  • 試験

リンク:

1. 池口 徹 講義サポートページ