2023年度/2B10254001 (府大)

【木1】認知情報処理 <前期>

人間の認知について数理モデル，認知心理学，生態心理学などに関する項目を講義する．また，授業中に指示する課題を通して自身の認識と一般化されたモデルとの関連や違いについて気づかせ，自分なりの考え方やモデルを表現，提案させるようにする． 授業は大きく心理実験によるアプローチと数学的モデルによるアプローチの紹介からなり，この二つの視点を適宜切り替えていく．

担当教員氏名

野津 亮

科目ナンバリング

AESPE2503-J1 (府大)

授業管轄部署

現代システム科学域

授業形態

講義

開講キャンパス

中百舌鳥

開講区分

週間授業

配当年次

2年 (府大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

2単位 (府大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

人間の認知について数理モデル，認知心理学，生態心理学の立場からのアプローチを紹介し，認知と情報に関するいくつかのモデルを理解し，説明できるようにすることを目標とする．具体的には以下の能力を身につけることを達成目標とする． １．認知と情報に関する研究や実験，モデルの説明ができること ２．「情報量や情報処理の量」の観点からモデルを説明できること ３．いくつかのモデルの関連性を数学的に説明できること

各授業回の説明

授業	授業内容	事前・事後の学習内容
第1回	ガイダンス 意思決定における冒険することの意味 （目標）探索と活用のジレンマについて説明できるようになる	意思決定とは何か調べておく
第2回	数学的準備１ 行列演算，行列式（大学院入試問題を解く） （目標）簡単な行列演算，行列式が計算できる	線形代数の復習をしておく
第3回	数学的準備２ 固有値とその性質（大学院入試問題を解く） （目標）簡単な固有値演算ができる	線形代数の復習をしておく
第4回	認知モデル サンクトペテルブルクのパラドックス，フェヒナーの法則 （目標）フェヒナーの法則などに関連する心理実験をいくつか説明できる	フェヒナーの法則について調べておく
第5回	行動意志決定論１ 選好逆転現象 （目標）人間の認知とその矛盾について例を挙げて説明できる	選好逆転現象について調べておく
第6回	行動意志決定論２ プロスペクト理論における価値関数 （目標）価値関数の持つ特徴とその性質を理解し，説明できる	プロスペクト理論について調べておく
第7回	行動意志決定論３ プロスペクト理論における確率加重関数 （目標）確率加重関数の特徴とその性質を理解し，説明できる	プロスペクト理論について調べておく
第8回	行動意志決定論４ リスク心理，リスクホメオスタシス （目標）人間のリスクテイキング行動をモデルを用いて説明できる	リスクホメオスタシスについて調べておく
第9回	認知システムと情報量１ 認知的不協和理論，認知的均衡理論（概念間の関係性に応じた図表化） （目標）バランス状態と非バランス状態について理解し，説明できる	認知的不協和理論について調べておく
第10回	認知システムと情報量２ 情報量の制限と学習エージェント，最小均衡化状態の導出（概念間の関係性に応じた図表化） （目標）最小均衡化状態を数値計算によって導くことができる	線形代数の復習をしておく
第11回	認知システムと情報量３ 数量化４類と認知地図（概念間の非類似度に応じた図表化） （目標）数量化4類について理解し，説明，計算できる	数量化４類について調べておく
第12回	認知システムと情報量４ 主成分分析と低次元化 （目標）主成分分析について理解し，説明，計算できる	主成分分析について調べておく
第13回	認知システムと情報量５ ニューラルネットワーク （目標）自己組織化マップやニューラルネットワークの特徴について理解し，説明できる	ニューラルネットワークについて調べておく
第14回	ディープラーニング関連技術 ディープラーニング（実世界で進む深層学習の応用と革新 ） （目標）ディープラーニングの特徴を理解し，CNNやRNN,LSTM,GAN,深層強化学習などを説明できる	ディープラーニングについて調べておく
第15回	まとめ 様々な研究分野と認知のモデル（人間の知的活動とAI技術） （目標）人間の認知に関して，いくつかの研究アプローチを紹介できる	これまでの講義を復習しておく

事前・事後学習の内容

毎回の授業内容に関する資料を支援システムに用意するので，meaQsシステムも利用し，確認しておくこと． その際，わからないことなどを明確にし，メールやオフィスアワーなどで質問すること．

成績評価方法

授業目標の達成度によって成績評価を行う．ｃ（合格）となるためにはmeaQs，毎回の授業で小課題の提出，最終レポートの提出による理解度の評価の合計が6割を超えなければならない．成績評価に占める割合はそれぞれ1割，6割，3割だが，課題の難易度によって多少変動させることがある．

履修上の注意

授業開始前日までに受講申請を終えておくこと 講義に関する資料や情報は，講義支援システムに掲載する予定です． 数学的準備の講義は受講者のレベルに応じて，行う回や内容を変更します．

教科書

指定しない

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参考文献

授業中に指示する

オフィスアワー

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

教員への連絡方法（メールアドレス等）

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

その他

(関連科目) 認知科学Ⅰ(知覚・認知心理学） 認知科学Ⅱ（学習・言語心理学）