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授業情報／Course information

科目名／Course: 生体情報工学／Human Information Engineering
科目一覧へ戻る 2024/09/10 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 生体情報工学
科目名（英文）
／Course		 Human Information Engineering
時間割コード
／Registration Code		 22142601
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○渡辺　富夫
オフィスアワー
／Office Hour
開講年度
／Year of the Course		 2024年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 3年次生
単位数
／Credits		 2.0
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2024/02/29
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 人間の高度な情報処理機能を理解し，その原理に基づく機械の知能化への展開の基礎として，人間の感覚?知覚?認知の過程とその生理的基礎を修得する．具体的には，視覚と聴覚の感覚システムの基本構造と機能を感覚?知覚の過程に基づいて理解し，感覚計測の基礎を学んだ後，生理的基礎である神経情報処理を生体モデルと人工モデルを対比して理解する．最後に認知科学の情報処理的アプローチによる人間認知の基礎を学ぶ．
1. 知覚の本質の理解
2. 感覚システムの情報処理の修得
3. 神経情報処理の基礎の修得
4. 感覚計測の基礎の修得
5. 人間の情報処理の不思議さへの感動
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 モデルを深く理解するために，「信号処理」を履修していること．
科目キーワード： 感覚，知覚，認知，神経
履修上の注意
／Notes
教科書
／Textbook(s)		 使用しない．
参考文献等
／References		 「情報処理心理学入門Ⅰ（感覚と知覚）」（中溝ほか訳）サイエンス社
「脳の情報処理」（中野馨著）昭晃堂
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 人間の情報処理機能の素晴らしさ?不思議さに感動し，更に自分で深く調べること．
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning		 本授業では以下のアクティブラーニングを採用している．
?ディスカッション?ディベート
?プレゼンテーション
?振り返り（小テスト，ミニッツペーパー，オンラインチャット等も含む）
?課題（宿題等）
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 該当しない
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 1 [生体情報工学の概要]
生体情報工学とは何か，生体情報工学の歴史と共に，その重要性と可能性等，学ぶ意義?動機付けを行う．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
2 2 [人間の知覚]
知覚するとはどういうことか．データ駆動型処理と概念駆動型処理など，感覚情報を処理する基本的な考え方を解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
3 3 [視覚システムの構造]
光の物理学，眼の解剖学的ならびに生理学的特性，視覚システムの正常な機能に必要な基本的な視覚機構について解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
4 4 [視覚システムの機能]
明るさ，コントラスト，フリッカー，色など，明暗視と色の基本原理について解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
5 5 [聴覚システムの構造]
音の性質，音の測定方法，音の物理学，耳の機構，音に対する電気的応答について解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
6 6 [聴覚システムの機能]
音の大きさ（ラウドネス）と高さ（ピッチ）など，音響的情報がどのように解釈されるのかについて解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
7 7 [感覚計測]
感覚器官を通じて人間が感じる心理量と刺激の物理量との関係を表すWeber-Fechnerの法則とStevensの法則など，感覚計測手法を解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
8 8 [視聴覚システム]
視覚情報と聴覚情報の矛盾で生起するマガーク効果など，視聴覚情報処理及びシステムについて解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
9 9 [神経情報処理の基礎]
脳が情報をどのように処理するのか，その神経情報処理の基本的な考え方を解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
10 10 [神経情報処理の生体モデル（1）]
側抑制による輪郭抽出のメカニズムなど，神経情報処理の生体モデルを用いて解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
11 11 [神経情報処理の生体モデル（2）]
運動検出回路など，生体モデルの設計?応用等について解説する。		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
12 12 [神経情報処理の人工モデル（1）]
神経情報処理を工学的にモデル化したマッカロとピッツのニューロンモデル，パーセプトロンの原理等について解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
13 13 [神経情報処理の人工モデル（2）]
バックプロパゲーションなど，ニューロコンピュータの原理?応用等について解説する．		 発表を絶えず意識して授業に臨み，調査?プレゼンテーションの準備をすること． 適宜配布
14 14 [総合討論（1）]
我々はどのようにして母音の／ア／と／ウ／を識別しているのか，視覚システムにおける杆体と錐体の働きの違いについて，等の課題についてグループ毎に調査?プレゼンテーションし，議論する．		 調査?プレゼンテーションでの議論を踏まえレポートを作成すること．
15 15 [総合討論（2）]
課題についてグループ毎に調査?プレゼンテーションし，議論する．		 調査?プレゼンテーションでの議論を踏まえレポートを作成すること．
16 16 [定期試験]
定期試験を行う．
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 知覚するとはどういうことか、知覚の本質が理解できる（Ｅ） ○ ○ ○ ○
2 データ駆動型処理と概念駆動型処理に基づいて感覚システムの情報処理が説明できる（Ｅ） ○ ○ ○ ○
3 感覚器官を通じて感じる心理量と物理量との関係が説明できる（Ｅ） ○ ○ ○ ○
4 神経回路モデルを用いて神経情報処理のメカニズムが説明できる（Ｅ） ○ ○ ○ ○
5 上記の到達目標を他者と協働して高めることができる（Ｅ） ○ ○ ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 プレゼン?レポート 学修態度
1 知覚するとはどういうことか、知覚の本質が理解できる（Ｅ） ○ ○ ○
2 データ駆動型処理と概念駆動型処理に基づいて感覚システムの情報処理が説明できる（Ｅ） ○ ○ ○
3 感覚器官を通じて感じる心理量と物理量との関係が説明できる（Ｅ） ○ ○ ○
4 神経回路モデルを用いて神経情報処理のメカニズムが説明できる（Ｅ） ○ ○ ○
5 上記の到達目標を他者と協働して高めることができる（Ｅ） ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 70 20 10
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