61661020:01:9002:脳科学基礎2(2017):夏目 季代久:XI305:LT61XXXXXXX:初期値は非表示(学生へ非公開)です。ご利用になるにはコース表示に変更してください。管理ブロック内の「コース管理->設定を編集する」を選択後、可視性を「表示」にかえ、画面をスクロールし「保存して表示する」をクリックします。同様に「コース省略名」も分りやすい名称に変更して構いません。
61659634:01:9004:英語ⅩA-2(2017):渡邉 浩明:XT350:LT61XXXXXXX:初期値は非表示(学生へ非公開)です。ご利用になるにはコース表示に変更してください。管理ブロック内の「コース管理->設定を編集する」を選択後、可視性を「表示」にかえ、画面をスクロールし「保存して表示する」をクリックします。同様に「コース省略名」も分りやすい名称に変更して構いません。
脳を理解する事が重要であり,脳は基本素子ニューロンから構成される.したがって,人間知能情報処理を理解し,そこからヒントを得たシステム開発のためにはニューロンの基本的動作を学ぶ必要がある.本演習は3部からなり,第1部では,電気的等価回路および実験データを用いた演習によりニューロンの電気信号発生機構を学ぶ.第2部では,MATLABを用いていくつかの神経細胞モデルの数値計算を行い,ニューロンの興奮現象について学ぶ.第3部ではそれら神経細胞の集団的な挙動である脳波,及びその応用分野であるブレインコンピュータインターフェース(BCI)について学ぶ.

This course has been designed to provide first year master’s or doctor’s students with the data analysis techniques and the computational techniques necessary to deal with brain science and to understand the applications of brain science. This course is to help to understand the human intellectual intelligence and to develop the systems inspired by the brain functions. Students learn the principle for the action of neurons. The work of the course is done via a series of exercises.
The practicum consists of three parts. In the first part, you can learn the electrical induction mechanism of neurons by the practicum using electrical equivalent circuit and the experimental data. The second part of the practicum introduces three computational models of a neuron and the phase plane analysis of neural dynamics. We also introduce relevant MATLAB functions that allow you to create a computational neuron model. In the third practicum, you can learn the electroencephalogram (EEG) which the population of neurons generates and the application of it by the practicum of measuring EEG from subjects.