学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560093
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		知的インタフェース1
科目名　【英語】
Course Title		Intelligent Interface 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166037J
担当教員　【日本語】
Instructor		工藤 博章 ○ 東中 竜一郎
担当教員　【英語】
Instructor		KUDO Hiroaki ○ HIGASHINAKA Ryuichiro
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春１期 火曜日 ４時限
Spring1 Tue 4
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知的インタフェースを実現するために，脳でなされている情報処理を支える神経回路網，情報処理の共通原理，処理機構の解析方法とモデルについて教授する。これらを実際の対象へ適用する場合に生じる問題点と解決法についても教授する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
This course deals with structures of neural network, common principles on information processing, and an analysis / a model of its mechanism in a brain in order to realize the intelligent interface. Problems and solutions in applying them to real world situations are also discussed.
(This course will be taught in Japanese.)
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
知的インタフェースを実現するためのアプローチとして，人間の情報処理機構に着目し，脳でなされている情報処理を支える神経回路網，情報処理の共通原理，処理機構の解析方法とモデルについて学修することを目的とする。
本講義の到達目標は，
人間の情報処理に関する，神経回路網，情報処理，処理機構の解析方法とモデルについて理解し，説明でき，実用での問題を解決できる
である．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The aim of this course is to help students acquire an understanding of structures of neural network, common principles on information processing, and an analysis / a model of its mechanism in a brain as an approach focusing human information processing mechanisms in order to realize the intelligent interface.
The goals of this course are to
be able to understand and explain neural network, information processing, and an analysis / a model of its mechanism on human information processing, and solve the solutions for real tasks.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本講義では，まず，人間で行われている情報処理についての計算論モデルを学ぶ。
次に，人間の情報処理機能に示唆を得た神経回路網について学ぶとともに，神経回路網の機能の数理的再解釈と人間の生体信号を処理するための信号処理手法について理解する。さらに，視覚処理および聴覚処理等におけるモデルと信号処理について理解する。

〔計画〕
1. イントロダクション
2. 人間の情報処理モデル
3. 神経回路網
4. 信号処理基礎
5. 視覚処理でのモデルと信号処理
6. 聴覚処理でのモデルと信号処理
7. 脳波等の生体信号の信号処理
8. 総括
This course deals with the computational model of human information processing, functions of artificial neural networks mimicking human information processing, interpretation of it from a view of mathematical theory, methods of signal processing for biological signals. A model and signal processing of visual/auditory/others processes are discussed.

〔Class contents〕
1. Introduction
2. Information processing model of human
3. Neural networks
4. Fundamentals of signal processing
5. Model and signal processing in visual perception.
6. Model and signal processing in auditory perception
7. Signal processing of biological signal
8. Review

〔Notice for Students〕
This course will be taught in Japanese.
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
2022度より開講期（春2期から春1期）を変更しましたので，2021年度以前の知的インタフェース2（この講義と同内容のもの）の単位を取得している場合は受講しないでください．
Due to the change in lecture term(Spring 2 to Spring 1) from AY2022, students who have received credits for "Intelligent Interfaces 2" in previous years (until AY2021)( the same content as this lecture) should not take this lecture.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
レポート課題の評価３０％，期末試験７０％，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
Your final grade will be calculated according to the following process:
Report (30%), term-end examination (70%).
To pass, students must earn at least 60 points out of 100.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
教科書は指定しないが，必要に応じて参考資料，論文等を配布する．
Instructors will distribute handouts or copies of papers as teaching materials.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義において説明した内容に関するレポート課題を与える。
Students must submit reports on explained topics in lectures.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業。
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)