数理解析特論 [ハイ] ｜シラバス情報

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

数理解析特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Mathematical Analyses

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z1900029 数理解析特論 [ハイ]

担当教員

竹川高志

単位数

2.0単位

曜日時限

月曜2限

キャンパス

新宿　遠隔

教室

.、A-1441 Izumi12

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 80%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　20%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

・神経細胞のモデルと脳の計算理論の基礎を理解する
・複雑系力学の基礎を理解する
・複雑系としての脳に関する研究を知る

受講にあたっての前提条件

微分方程式と確率統計の基礎について理解していることが望ましい。

AL・ICT活用

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／プレゼンテーション／クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業／e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援

授業計画

1. 神経科学概論
2. 複雑系システム概論
3. ニューロンモデル
4. 視覚情報処理
5. 脳の計算理論
6. 脳における問題解決のプロセス

成績評価の方法

講義中に設定したプレゼンテーションとレポートにより評価する。

受講生へのフィードバック方法

アンケートや対話により理解度を測りながら授業を進める．

教科書

なし

参考書

創造性の脳科学: 複雑系生命システム論を超えて、坂本一寛 (著)、東京大学出版会、ISBN 978-4130633727

オフィスアワー

月曜日３限，新宿高層棟 A1516

受講生へのメッセージ

例年と内容が大きく変わります。参考書の内容を中心に進める予定ですが、
より広く脳の計算論を軸に知能について一緒に考えていければと考えています。

実務家担当科目

実務経験の内容

データ分析の経験がある教員が、実データに対する理論適用の経験を活かし、実践的な力学系理論の活用について講義する。

教職課程認定該当学科

情報学専攻