計算神経科学 Computational Neuroscience
 
◇ 担当教員 Instructor : 柴田 智広(Tomohiro Shibata / しばた ともひろ)、 川人 光男(かわと みつお)、
銅谷 賢治(Kenji Doya / どうや けんじ)、 吉本 潤一郎(Junichiro Yoshimoto / よしもと じゅんいちろう)、
神谷 之康(かみたに ゆきやす)
◇ 単位数 Credits : 2単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L3
◇ 講義スタイル Style : -/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅳ期 木曜2・3限

◇ 授業目的 Course goals :  脳機能を情報処理の観点から明らかにするために、神経生理学、心理学、脳活動非侵襲計測、ロボティックスなど実験的な手法を、計算理論的な枠組で有機的に統合する計算神経科学というアプローチの基礎と最前線を講義する。
◇ 授業内容 Course description :  高度に進化してきた脳の機能を理解するためには、神経細胞や回路の働きを調べるだけでなく、脳はどのような情報処理をしているのか、という計算論からのアプローチを欠かすことができない。計算神経科学は、脳の機能を人工的に再現できる程に具体的、包括的に明らかにすることをめざす。これは「脳をつくる」ことで理解するアプローチとも言える。
 本授業ではまず、このような計算神経科学の理念や歴史,脳の構造と機能との関わり,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、運動、コミュニケーション、情動、言語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。
具体的な項目は以下のようである。
1.計算神経科学概論
2.運動の計算理論
3.学習のシステムバイオロジー
4.知覚の計算理論
5.報酬の予測と行動学習
6.眼球運動制御系の計算理論
7.予測的視覚追跡の計算理論
8.ベイズ推定と計算神経科学への応用
9.神経デコーディングとBMI

◇ 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。
◇ 参考書 Reference materials : 川人光男:脳の計算理論、産業図書 (1996)
銅谷賢治他編:脳の情報表現、朝倉書店 (2002)
K. Doya, et al. eds. Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to Neural Coding. MIT Press (2007)
◇ 履修条件 Prerequisites : 特になし。
◇ 成績評価 Grading : 出席(50%)、および試験ないし課題レポート(50%)による。
◇ オフィスアワー Office Hours : (A603)木曜日5限。その他、扉に「在室」とある時はいつでも。
◇ 講義関連URL URL :
計算神経科学講義ページ
◇ 配布資料 Handouts : 現在、配布資料はありません。