電子物理工学特論I

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
電子物理工学特論I
Advanced Seminar in Physics and Electronics I
P122460001 2 1 前期集中 専門科目 TPOEN5526-E1 割外 B4-東K-101,B4-西K-101 岡本 晃一
Ruggero Michele

オフィスアワー

本講義は、学外からの第一線の研究者によって集中講義形式で行われます。
開講は7月開催の予定。詳細な日時は追って連絡します。

授業目標

We will learn how information flows in a living system. How do the information is processed by all animals and by the human brain?

We will learn about the basic principles by which the brain works, we will explore visual perception and visual search from the experimental point of view.

What are the basics of neural networks, what is a neural network and how does it work? What is the famous "deep learning"? What are CNNs and RNNs networks? We will have also a brief introduction to more modern neural networks based on cortical algorithms.

教科書

なし

参考書

Micheletto R. et al. [英語と日本語で学ぶ知覚情報科学]、共立出版,2020年5月

関連科目

特になし

授業時間外の学習(準備学習等について)

特になし。ただし各日の講義内容をその日のうちに必ず復習すること。

授業の概要

学外からの第一線の研究者によって電子物理工学に必要な最新の学術情報が集中講義形式で提供されます。

授業計画

集中講義形式であり、開講は7月を予定。

DAY 1:
- The cell communication system: the action potential
- The five senses :
Taste
Touch
Smell
Hearing
Vision
DAY 2:
- The brain: How does it work? Basic principles
- Examples of visual perception and visual search
- On Intelligence (prediction !)
- The neo cortex structure
- How the neo cortex learns ?
- Matematical models of the neuron

DAY 3:
- Neural Networks
- The perceptron
- Learning and Back-Propagation theory
- Deep learning, Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Recurrent neural networks
- The Hopfield Network

成績評価

出席およびレポートにより評価する。