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［神谷 之康教授 研究室］ |
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脳を情報処理システムとしてとらえ、神経活動のモデリングと脳データ解析を通して、脳の仕組みにもとづいて脳情報を活用する方法を学びます。
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
神谷 之康
神谷 之康
| 前提知識 | Python等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験、大学初等の微分積分、線形代数、統計学の知識 |
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3月17日（木）
| 9:30～ |  |
脳科学の基礎と計算理論 脳・神経の解剖学・生理学の基礎、脳情報処理の数理モデリングの概説 |
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| 12:30～ | 休 憩 | |
| 13:30～ | |
脳の情報表現 神経コーディング・デコーディング |
| 15:30～ |  |
脳の数理モデル 単一ニューロンモデル、ネットワークモデル、エンコーディング・デコーディングモデル |
3月18日（金）
| 9:30～ | |
DNNと脳 深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、脳の階層的情報表現、DNNと脳の階層的相同性 |
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| 12:30～ | 休 憩 | |
| 13:30～ | |
脳計測法 電気生理学、fMRI、EEG、ECoG、イメージング |
| 15:30～ | |
脳内イメージの可視化 DNN画像特徴の可視化、深層イメージ再構成 |
| 18:00～ | アフターセッション | |
