授業概要
ヒトの視覚が示す高度な知覚・認識に注目して,生理学・心理学の基礎を交えて,大脳皮質で行われている計算メカニズムを概説する。
キーワード
視覚, 知覚, 脳科学, 神経科学, 認知神経科学
成績評価方法
レポート(4回を予定;80点)を中心として,授業への参加・質疑(20点)を勘案する。レポートでは,授業計画に記載した項目について具体的に理解したかを問う。授業で紹介した内容を理解したか,これを基に図書館等での調査を通して発展的に理解したかを問う。レポートのオリジナリティは高く評価し,他と類似したレポートやweb page等からのコピーは評価しない。レポートは必ず各自で書くこと。A~Cの評価はレポートおよび参加・質疑の単純加算によって行う。
授業外における学習方法
授業では,トピックスを紹介し,その基礎を講義する。レポート課題に従って,各自で勉強を進めて欲しい。講義は日本語で行う。但し,必要に応じて部分的に英語を用いる。板書および配布資料は英語とする。授業中の質問・応答は日英両語。日本語を母国語としない学生と面談し,必要な処置を講ずる。
教科書
スライド・板書を中心とする。主要なスライドは配布する。参考書は随時紹介する。
参考書
1. T. Trappenberg, "Fundamentals of Computational Neuroscience", 2009, Oxford
2. A. Hyvrinen, et al., "Natural Image Statistics", Springer, 2009
3. S. E. Palmer "Vison Science" MIT press
4. Kandel, et al., "Principles of Neural Science" McGrawhill, 2014
5. L. M. Chalupa & J. S. Werner (Ed) "The Visual Neuroscience" MIT, 2004
6. R. Snowden, et al., "Basic Vision" Oxford,2006
7. D. Purves, et al., "Principles of Cognitive Neuroscience", Sinauer
8. J. M. Wolfe, et al, "Sensation and Perception", Sinauer
9. J. P. Frisby & J. V. Stone "Seeing: the computational approach to biological vision", MIT
10. . S. Werner & L. M. Chalupa "The new visual neuroscience", MIT, 2014
11. M. S. Gazzaniga "The Cognitive Neurosciences", MIT, 2009
12. 3D shape, Pizlo, MIT, 2008
いずれも付属図書館に蔵書。