2025年度/1AAD004001 (公大) / (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

AADOIN31004-J1 (公大) / 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

3年 (公大) / 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 (公大) / 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認知心理学，情報学の立場から検討し，コンピュータに実装するための手法について講述する。特徴抽出をするためのプログラムや学習プロセスのモデルについて解説することにより、認知情報処理研究の基礎を理解させる。 ＜授業計画の概要＞以下の項目を講義する。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 （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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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 （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 復習問題の作成と解答
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 （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	認知的均衡理論について調べておく 復習問題の作成と解答
第11回	認知システムと情報量３数量化４類と認知地図 （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 復習問題の作成と解答
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 復習問題の作成と解答
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	自己組織化マップについて調べてお く復習問題の作成と解答
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 （目標）ディープラーニングの特徴を理解し，CNNやRNN,LSTM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 復習問題の作成と解答
第15回	まとめ様々な研究分野と認知のモデル （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 復習問題の作成と解答

事前・事後学習の内容

受講生間で復習問題を共有し、それらの問題 を自分で解いて，授業内容を深めるための授業支援システムを運用しますので、それを活 用して、授業時間外学習に励んでください。授業内容と自習問題の両方の範囲から，試験問題を作成しますので，自習問題はこまめに取り組むようにして下さい。

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．単位を取得するためにはWeb上のシステムに用意する小テスト，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最大で１割程度変動させることがある．

履修上の注意

関連科目）認知科学１,認知科学２ （備考）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．授業を欠席する／した場合は、原則として欠席届を提出してください．

教科書

プリント配布

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参考文献

授業中に指示する

オフィスアワー

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教員への連絡方法（メールアドレス等）

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