授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | このセミナーは，複雑系システム問題を解決するための計算論的アプローチを扱う。また，これらのアプローチを用いて学生が複雑系システム問題を解決する能力を育成する。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | This course handles the computational approaches to solve complex system problems. It also enhances the students' skill to utilize these approaches and solve complex system problems. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 複雑系計算論セミナーI-aに続き，システム論の基礎から生物や自然現象あるいは社会現象をモデル化と計算によって理解することをテーマにして，文献の調査と講読および発表と討論によって知識を獲得していくスキルを身に着けることを目指す。特に，生体と外部環境の相互作用で生じる生理心理活動など，これらの複雑系現象を解析・考察するための基礎知識を身に付ける。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | Following the Complex System Computing I-a, this course brings up the theme for the understanding of the basis of the systems and biological, natural and social phenomena by modeling, and computational approaches, and enhances the students' skill to obtain basic knowledge by the survey and reading of academic materials, and presentations and discussions. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 生体の仕組みに基づく，新しいロボット・メカトロニクス機器の研究に役立つ心理物理学やブレインマシンインタフェースの背景にある心理・生理事象を定量化する方法論について学ぶ。
また，生体の知的活動を数理モデル化するための人工ニューラルネットワークについて学ぶ。あわせて，研究分野の展望から，研究計画の立案を行い，研究を遂行するための素養を身に付ける。
〔計画〕
1. 複雑系計算論分野におけるロボット・メカトロニクス工学の展望
2. ロボット・メカトロニクス工学の基礎
3. 心理物理学に関するテキストの輪読
4. ブレインマシンインタフェースに関するテキストの輪読
5. 人工神経回路網に関するテキストの輪読
6. 既存研究と研究テーマの確認
7. 研究の計画の遂行方法の検討
8. 総括 | You can learn some methodologies such as psychophysics and brain-machine interfaces, which can evaluate qualitatively psychological and physiological phenomena toward new robotics and mechatronics based on biological systems. Furthermore, you can learn artificial neural networks, which formulate mathematical modeling of human intellectual activity. You can also obtain basic knowledge about research survey, research planning and research performance.
1. Survey of robotics and mechatronics in complex systems
2. Bases of robotics and mechatronics
3. Reading of academic texts about psychophysics
4. Reading of academic texts about brain-machine interfaces
5. Reading of academic texts about artificial neural networks
6. Research review and research topic
7. Research planning and performance
8. Evaluation of the research |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | プレゼンテーション６０％，討論への取り組み４０％で評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。 | | The qualities of the presentations (60%) and the discussions (40%) are scored and 60 points out of 100 points is necessary to pass this course. |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | | 必要に応じて，テキスト，論文を含めた参考資料を紹介，配布する。 | | Materials including texts and academic papers are introduced and/or provided. |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 文献調査，文献講読，およびプレゼンテーションの準備等の作業を求める。 | | Some works are necessary, which include bibliographic surveys, academic paper readings and preparation for students' own presentation. |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | | 対面授業の実施が困難な場合はオンライン授業とする。 |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | | オンライン授業の場合、その方法については、各指導教員が個別に指示する。 |
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