計算神経科学 (130035) Computational Neuroscience (130035)
 
◇ 担当教員 Instructor : 吉本 潤一郎(Junichiro Yoshimoto / よしもと じゅんいちろう)、 爲井 智也(Tomoya Tamei / ためい ともや)、
森本 淳(Jun Morimoto / もりもと じゅん)、 銅谷 賢治(Kenji Doya / どうや けんじ)、
Giuseppe Lisi(Giuseppe Lisi / ジュゼッペ・リシ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L2
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅲ期 金曜1限

◇ 授業目的 Course goals : 脳機能を情報処理の観点から理解するために必要不可欠な、計算神経科学というアプローチについて,基礎と最前線の知識を得ることを目的とする。

The goal of this course is to acquire basic and advanced knowledge about the computational neuroscience which is essential to understand brain functions from the viewpoint of information processing.
◇ 授業内容 Course description : 本授業では、計算神経科学の理念や歴史,脳の構造と機能との関わり,感覚情報処理や運動制御の計算論などに関する基礎を紹介する。さらに、感覚情報処理、運動制御、情動などの広範囲なテーマに対して、各担当教員が取り組んできた計算神経科学研究の方法論、成果、問題点などを具体的にとりあげ論ずる。

 第1回 計算神経科学概論その1 (吉本)
 第2回 計算神経科学概論その2 (吉本)
 第3回 計算神経科学概論その3 (為井)
 第4回 ヒューマノイド運動学習 (森本/Lisi)
 第5回 BMIアシストロボット制御 (森本/Lisi)
 第6回 強化学習の理論と脳機構 (銅谷)
 第7回 意思決定の神経情報表現 (銅谷)
 第8回 ベイズ推定と計算神経科学への応用 (吉本)

ただし、順序は変更することがある。


In this course, we start with fundamentals of computational neuroscience such as its philosophy, history, the relationship between neuroanatomy and brain functions, and computational theories for sensory information processing and motor control. Then, each lecturer will present detailed methodology and outcomes acquired by their own studies.

Lecture 1. Introduction to Computational Neuroscience I (Yoshimoto)
Lecture 2. Introduction to Computational Neuroscience II (Yoshimoto)
Lecture 3. Introduction to Computational Neuroscience III (Tamei)
Lecture 4. Humanoid Motor Learning (Morimoto/Lisi)
Lecture 5. Brain-Machine Interface Based Assistive Robot Control (Morimoto/Lisi)
Lecture 6. Reinforcement Learning: Theory and Brain Mechanisms (Doya)
Lecture 7. Neural Representation of Decision Making (Doya)
Lecture 8. Bayesian Inference and Its Application to Computational Neuroscience (Yoshimoto)

The order of lectures may be changed.

◇ 教科書 Textbook : 特に指定しないが、次に示す参考書に従う講義内容も多い。

There is no specific textbook but the following references will be helpful to understand the lecture.
◇ 参考書 Reference materials : Thomas R. Trappenberg: Fundamentals of Computational Neuroscience. Oxford Univ. Press (2010)
Mark F. Bear, Barry W. Connors, Michael A. Paradiso: Neuroscience. Lippincott Williams & Wilkins (2006)
P. Dayan and L.F. Abbott: Theoretical Neuroscience. MIT Press (2006)
K. Doya, et al. eds. Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to Neural Coding. MIT Press (2007)
川人光男:脳の計算理論、産業図書 (1996)
銅谷賢治:計算神経科学への招待 ~脳の学習機構の理解を目指して~、サイエンス社 (2007).
◇ 履修条件 Prerequisites : 特になし。
◇ 成績評価 Grading : 講義毎の小レポート(100%)。

Brief report regarding each lecture (100%).
◇ オフィスアワー Office Hours : 金曜日2限A603にて。事前に連絡があれば他日程でも可。

It opens at 11:00-12:30 every Friday at A603 basically, but anytime is OK if you have a prior appointment.
◇ 配布資料 Handouts : 現在、配布資料はありません。