人間情報学特別教育研究コース

Introduction to Biomedical Instrumentation

Introduction to Neural Engineering

修士課程学生を対象としたPBL(Project-Based Learning)演習を行い，人間情報学に必要な知識・技術を習得することを目的とする。

履修者を数人のグループに分け，予め用意されたテーマの中から演習テーマを選択する。各グループには担当教員が各1名つき，指導を行う。原則として以下のスケジュールに従う。

1〜2週目　テーマ選定，演習計画策定

3〜7週目　演習

8週目　　 中間発表 (全履修者＋本科目担当教員)

9週目〜14週目　演習

15週目　　最終発表（全履修者＋コース担当教員）

最終発表により合否を判定する。なおテーマとしては，モーションキャプチャー，バイオセンサ（脳波，筋電，眼球運動），VRシステムなど人間情報学分野での最新のツールや，マルチメディア信号処理，心理物理実験，生理・生体データの計測・解析に関する手法を活用するものを選定する。

博士課程学生を対象として，指導教員とは異なる教員の研究室でプロジェクトを遂行し，学際分野である人間情報学に対する幅広い視野を獲得することを目的とする。

履修者は，指導教員と相談した上で担当教員を一名選び，その承諾のもと，担当教員研究室に原則3カ月以上滞在し，指導教員の研究ツール，手法とは異なる課題/アプローチの研究演習を行う。演習期間は一続きである必要はなく，分散していても良い。終了時には，成果についてレポートを提出の上，発表会を行い，担当教員および指導教員が合議で合否を判定する。

認知科学の研究対象である，記憶，学習，思考，問題解決，言語処理等の数理的理論モデルの構成と，その数理的理論モデルのコンピュータシミュレーション，応用実験等について説明する。特に理論と実験結果との対比について理解させる。さらに，数理モデルを用いた理論を一般的に説明する。講義では，図表やコンピュータグラフィックスの実演等を多用し，直感的に理解しやすい説明を心がける。

Introduction to biomedical instrumentation, a technology for medicine and health care. This course provides basics of physiology and covers several update topics in biomedical instrumentation. Topics include: imaging systems, endoscopes and catheters, surgical devises and systems, circulatory artificial organs, metabolic artificial organs, sensory artificial organs, structural artificial organs, rehabilitation devises and systems, and future technology.

Introduction to neural interface, a technology to link the nervous system and a machine. This course provides a foundation of neuroscience and also covers several update topics in neural engineering.

自己組織化と社会的インタラクション：複雑システムの特徴である相互作用（インタラクション）に注目してその解析及び合成に関する数理的な方法論について講義する。このようなシステムの特徴である非線形性と開放性に着目して，秩序（パターン）形成機構としてのシナジェティクスやエントレインメントなど自己組織化についての基礎を解説する。さらに，これらを踏まえて，人間の身体的インタラクションや心理的インタラクションのモデル化を進め，最終的には社会的コミュニケーションとの関連を踏まえ，その支援技術について紹介する。

人工知能基礎で学んだ基盤技術に基づき，さらに高度な理論や技術を学ぶ。最新の研究成果についても紹介するとともに推論機構特論，ヒューマンインタフェース，機械学習の各講義への導入および認知科学などの関連する分野についても概説する。

個人間のコミュニケーションに始まり，娯楽，ビジネスツール，さらには電子商取引まで，我々の生活にもはや欠かすことのできない社会インフラに成長した，放送，電話網，インターネットなど通信網に関して，効率的な情報流通を実現するための様々な制御技術を中心に論じる。

与えられたデータに内在する知識や法則をコンピュータによって見出す機械学習の手法について論じる。入力データに関する基本事項や，学習によって得られる概念表現としての決定木やルール等について理解を深めるとともに，現実的なデータへの手法の適用についても論じる。

運動時の生体の制御機構，行動や動作の制御について，神経系，内分泌系，呼吸・循環器系，運動器の仕組みから論じ，運動時の呼吸・循環器の評価法，動作解析の実践を通して，人間行動におけるキネシオロジーについて解説する。

画像音声情報の分折，圧縮のためデジタル信号処理技法，画像音声認識のための特徴抽出，パターンマッチング手法について学ぶ。

人間の感覚系が外界の情報をいかに受容，伝達，分析，統合して最終的な知覚像を形成しているかを述べる。講義では，視覚系に代表される感覚系について豊富な心理物理的な実験データを示しながら，感覚系の構造，感覚特性の測定法，感覚系の心理物理的および生理学的特性に関する基礎的な事項を解説する。

人間の基本的な情報伝達手段である音声言語について，その解析，モデル化，および処理手法の基礎を解説するとともに，コンピュータを用いた音声認識，音声合成，音声符号化，形態素解析，構文解析，情報検索等の手法について述べる。