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年度	2025年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA240601	科目区分	専門教育科目
授業科目名	生体情報学
授業科目名 （フリガナ）	セイタイジョウホウガク
英文授業科目名	Biological Information Processing
担当教員名	古居　彬
担当教員名 (フリガナ)	フルイ　アキラ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   ３ターム
曜日・時限・講義室	(3T) 水1-4：総K108
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義中心 Pythonを用いた演習を行う
単位	2.0	週時間	4	使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	情報科学部3年生
授業のキーワード	生体信号処理，視覚・聴覚情報処理，運動制御，脳情報処理，機械学習，パターン認識，ヒューマンコンピュータインタラクション
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）	情報科学の応用分野として「ヒト」を対象とした情報処理技術を学ぶことで，人間理解のための計算論的アプローチを習得する．また，ヒトの生体システムと情報科学技術を対比することで，学際的な視点から情報処理の本質を考察する基盤を形成する．
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． データ科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． 知能科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． ・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力．
授業の目標・概要等	本講義では，ヒトの身体と脳における情報処理のメカニズムと，それを計算論的に理解・応用するための技術について学ぶ．まず，視覚・聴覚・運動系などの生体情報処理システムの基本構造と原理を理解し，続いて脳の情報処理における計算理論を学習する．さらに，生体信号の計測・分析技術と機械学習を用いた生体情報処理の応用について実例を通して理解を深める．Pythonを利用した演習等により，理論と実践の両面から生体情報学の基礎を習得する．
授業計画	第1回　ガイダンスと生体情報学概論 第2回　生体信号の計測と処理技術 第3回　視覚 I：ヒトの視覚システムと情報処理 第4回　視覚 II：コンピュータビジョンの基礎と応用 第5回　聴覚 I：ヒトの聴覚システムと音声認知 第6回　聴覚 II：音響信号処理と機械聴覚 第7回　運動 I：ヒトの運動制御と学習メカニズム 第8回　運動 II：動作認識とロボティクス 第9回　脳神経 I：神経系の構造と機能 第10回　脳神経 II：予測的情報処理 第11回　生体信号処理と特徴抽出 第12回　機械学習による生体情報解析 第13回　個人差と適応的学習 第14回　生体情報学の社会実装 第15回　総括 演習課題と期末レポート課題で評価
教科書・参考書等	講義サポートページ上で講義資料を配布します．
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	テキスト，配布資料，PC
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	講義資料を配布するので，講義の前後に目を通しておくと内容の理解が進むと思います．また，演習課題を通して，各回の内容の理解を深めましょう．
履修上の注意 受講条件等	Pythonを用いた演習を行います．自分のローカルPC上にPython環境を構築する・Google Colaboratoryの準備をするなど，プログラミングできる環境を準備しておきましょう．
成績評価の基準等	演習課題と期末レポート課題を総合的に評価する．
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。