授業計画 | テーマ | 内容 |
第1回目 | 計算論的神経科学入門1 | 神経細胞のコーディング:スパイク列・発火率・スパイク統計・逆相関・受容野 |
第2回目 | 計算論的神経科学入門2 | 神経細胞のデコーディング:スパイクのデコーディング・BOLDからのデコーディング・エントロピーと情報量 |
第3回目 | 計算論的神経科学入門3 | 神経細胞のモデリング:モデリングのレベル・電流ベース神経細胞モデル・ケーブル理論・マルチコンパートメントモデル |
第4回目 | 計算論的神経科学入門4 | 神経回路のモデリング:フィードフォワードネット・リカレントネットワーク・統計的ネットワーク |
第5回目 | 計算論的神経科学入門5 | 可塑性と学習:シナプス可塑性ルール・教師無し学習・教師あり学習・古典的条件付け・道具条件付け |
第6回目 | 計算論的神経科学入門6 | 学習と適応:確率的行動選択・連続行動選択と強化学習・確率密度推定と表現の学習 |
第7回目 | 発表・討論1 | 研究発表全体の内容を総括しながら、討論する。 |
第8回目 | 発表・討論2 | 研究発表全体の内容を総括しながら、討論する。 |
第9回目 | | |
第10回目 | | |
第11回目 | | |
第12回目 | | |
第13回目 | | |
第14回目 | | |
第15回目 | | |