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担当別５０音一覧

科目	ラボ実習(ロボット・モデル)	区分	脳情報専攻
授業コード		開講期	春
曜日・時限		単位数	2単位
担当者名	大森　隆司

授業の概要

脳の主要な研究領域であるモデル構築およびロボット実現による検証について、その分野の研究者の研究室にしばらく滞在してその研究活動を経験すると同時に、この領域における研究手段およびプログラム作成スキルについての訓練をうける。この活動と経験を通じて、学生はその分野の研究の姿を知るとともにその方法論と手法を学び習得し、さらにその研究の困難さおよび脳科学の面白さを理解する｡この科目の受講には、『脳型コンピュータ特論』の単位の修得が前提となる。

到達目標	概念的説明と式とプログラムと対象動作の関係の理解．研究におけるモデルの役割の理解

授業計画	テーマ	内容
第1回目	ロボット・モデル研究法概論
第2回目	概念モデルと計算モデル
第3回目	事例：パーセプトロン Ⅰ	プログラム製作，動作解析，パラメータと振る舞い，一般化と議論
第4回目	事例：パーセプトロン Ⅱ	線形学習の計算理論と学習曲線
第5回目	事例：競合学習 Ⅰ	クラスターと学習収束，パラメータと学習曲線
第6回目	事例：競合学習 Ⅱ	学習する他者との共学習
第7回目	プレゼンテーション Ⅰ
第8回目	ロボット動作 概説	ロボット動作の背後にあるもの，制御の計算モデル，センサーと信号処理，
第9回目	ロボットの組み立てと制御 Ⅰ	基礎姿勢と身体動作
第10回目	ロボットの組み立てと制御 Ⅱ	動作の制御とプログラミング
第11回目	ロボットプログラミング Ⅰ	リアルタイムプログラミング，計算機言語の理解
第12回目	ロボットプログラミング Ⅱ	基礎動作のプログラミング
第13回目	ロボットプログラミング Ⅲ	動作系列のプログラミング
第14回目	ロボットプログラミング Ⅳ	センサとの組合せ，連続動作のプログラミング
第15回目	プレゼンテーション Ⅱ

使用テキスト
参考文献
成績評価方法