認知システム工学

Cognitive Systems Engineering

茨城大学大学院 理工学研究科 電気電子システム工学専攻
対象：大学院博士前期課程
他専攻からの受講者も歓迎します

概要

3つの題材（パターン認識の基礎としての関数近似、学習機械の基本モデル、人の運動制御）を用いて、学部で学んだ知識やツール（プログラミング言語やアプリケーション）の活用を実践する。

キーワード

人間、脳、学習、認識、運動制御、ヒューマンインターフェイス

到達目標

理論やモデルを検証するためのデータ分析やシミュレーションを実行でき、結果の意味を把握し、説明することができるようになる。学習内容について他の受講生や教員と討論し、問題点を把握すると共に解決につなげる試みをすることができるようになる。

授業計画

［※1］受講生はインターネットに接続可能なデバイス（パソコンなど）を持参し、毎回の授業で調査および演習課題に取り組む。

［※2］第2回から第7回までの授業の進め方
　授業は次の手順(1)から(5)を1サイクルとし、第2回から第7回までの6回の授業で3サイクルの調査、分析、および考察を行う。すなわち、
(1)教員が背景説明に続いて問題提起する。
(2)受講生は問題について討論し、必要に応じて教員がコメントする。
(3)各受講生は次の授業までに問題解決状況をレポートにまとめる。
(4)レポートの情報を元に受講生は問題のより完成度の高い解決へ向けて討論し、必要に応じて教員がコメントする。
(5) (4)を踏まえて受講生はレポートを改善し、再提出する。

第1回：授業ガイダンス、認知システム工学の概要
第2回：パターン推定としての関数近似（問題提起と討論）
第3回：パターン推定としての関数近似（提起された問題に対する調査研究報告と討論）
第4回：学習のモデルの基本とその評価（問題提起と討論）
第5回：学習のモデルの基本とその評価（提起された問題に対する調査研究報告と討論）
第6回：人の知覚と認識と運動制御（問題提起と討論）
第7回：人の知覚と認識と運動制御（提起された問題に対する調査研究報告と討論）
第8回：まとめ、試験

予習・復習のポイント

問題提起時の討論の際に要調査とされた事項については、授業後、速やかに調査し、課題解決に活かせるようにせよ。また、討論内容のうち理解が不十分であると感じる点については、図書やインターネット情報を利用するとともに、場合によっては他の受講生と協力し、理解に努めよ。

レポート作成に際しては、結論のみを記載するのではなく、たとえば結論をグラフで図示するのであれば、方法、その方法を採用した理由、結論としては実を結ばない試行錯誤があったのであれば試行錯誤の記録、などを示した上で結論のグラフを示せ（このことを言い換えれば、第三者による再現可能性や発展可能性のある報告書となるよう意識せよということである。）。また、グラフから分かることや、疑問点、あるいは追加で考察すべきと思う点についても述べよ。

履修上の注意

参考WWWリンク

［ 矢内浩文の教育活動：担当授業へ ］