生体情報処理論
| 開設大学 | 愛知県立大学 |
|---|---|
| 科目コード | 260536 |
| 担当教員 | 神山 斉己（情報科学部教授） |
| 学年配当 | 4年 |
| 単位数 | 2単位 |
| 曜日 | 火曜 |
| 開講期間 | 前期 |
| 実施形式 | 対面 |
| 開講時間割１ | 1限 08:50 ～ 10:20 |
| 教室 | 長久手キャンパス |
| 募集時期 | 4月 |
| 開講期間 | 4/9～8/6 |
| 講義概要 | 生命体がどのようにして地球上に誕生し、どのように組織されているのか、その機能、メカニズムの解明は魅力的なチャレンジである。20世紀の分子生物学、脳科学、情報科学の著しい発展、それらを応用した遺伝子編集技術、生物工学、サイボーグ技術、ブレインマシンインターフェース技術、生成系AIなどは、科学や技術が人間生活や社会に大きな影響を与える巨大な力をもつことを示している。 本授業では、生命体に関する科学や技術の学びを通し、ヒトをはじめとする生命体の情報処理の原理、計測・信号処理技術、数理モデル化・シミュレーション技術等を理解し、生命体の情報処理から未来型情報処理の姿を考える。また、授業での学びを通して、生命体としての人間という存在のあり方を改めて問い直す思考力をもてる人材の育成も目標としている。そうした力を養うため、生物学や脳科学の応用について、私達はどのように関わっていくべきかを議論する。 なお、上述の内容や関連する話題について、堅苦しくならないように、写真や動画などの素材も多用し、楽しく語りながら、柔らかく、興奮を覚えるような授業として進めていく。 (目標) コンピュータのハードウェアやソフトウェアを専門的に学んだ人が、生命体の情報処理の世界を知り、知的興奮を覚え、自ら学ぶ姿勢を身につける。 ・遺伝情報や神経情報の基本的性質を説明できるようになる。 ・生体情報の計測に用いられる技術とその原理を説明できるようになる。 ・脳とコンピュータの情報処理の違いを説明できるようになる。 ・人工ニューラルネット研究の歴史と発展、大規模言語モデル(LLM)、AIとの関係を説明できるようになる。 ・基盤モデル(Foundation Models)の概念と特徴、および情報科学分野における位置づけを説明できるようになる。 ・生命体に関する科学や技術の発展が、人間や社会をどう変えていくかについて想像し、自分自身がどのように関わっていくかについて、意見をもつことができる。 |
| テキスト･参考文献 | 必要に応じてスライドのハンドアウトや参考資料を授業中に配付する。 (参考文献) ・アメリカ版大学生物学の教科書 第１～３巻 （講談社ブルーバックス） ・新しい人体の教科書 上・下巻 （講談社ブルーバックス） ・脳・神経システムの数理モデル‐視覚系を中心に （共立出版株式会社） ・基礎と実践 ニューラルネットワーク （コロナ社） ・生体信号処理の基礎 （オーム社） |
| 試験・評価方法 | 成績評価は、リフレクションペーパー（30％）、演習・討論課題（30%）、レポート課題（30％）、授業への積極性・学習態度（10%）を総合して判定する。 ただし、演習・討論課題での履修者全員の評価が困難な場合（履修者が非常に多い場合など）には、テストを実施することがある。 |
| 別途必要な経費 | |
| その他特記事項 | ・授業で出された課題をもとに授業内容を復習しておくこと。 ・配付資料に目を通し、質問事項を整理しておくこと。 ・新聞報道等の生命科学、医学等に関するニュースの詳細を調べること。 ・科学や生命科学に関する一般向けの雑誌（日経サイエンス、ニュートンなど）や科学番組等に関心を向けること。 ・科学に関するイベント参加や科学館等の関係施設を見学すること。 |
| 科目名（英語） | Information Processing in Biological Systems |
| 使用言語 |
