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年度	2025年度	開講部局	先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム
講義コード	WSN22601	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	脳情報科学特論
授業科目名 （フリガナ）	ノウジョウホウカガクトクロン
英文授業科目名	Advanced Computational Neuroscience
担当教員名	福嶋　誠
担当教員名 (フリガナ)	フクシマ　マコト
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   前期   ２ターム
曜日・時限・講義室	(2T) 水5-8
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	オンライン（オンデマンド型）
単位	2.0	週時間	4	使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	6 : 大学院専門的レベル
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
授業のキーワード	脳ネットワーク，複雑ネットワーク，グラフ理論，ネットワーク分析，ネットワーク神経科学，ネットワーク科学
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）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	本講義では，ネットワーク分析の基礎とその脳ネットワークへの応用について学びます．脳結合データに対してネットワーク分析の手法を効果的に適用するための知識を獲得することを目標とします．
授業計画	第1回　授業ガイダンス 第2回　An Introduction to Brain Networks 第3回　Nodes and Edges 第4回　Connectivity Matrices and Brain Graphs 第5回　Node Degree and Strength 第6回　Centrality and Hubs 第7回　Components, Cores, and Clubs 第8回　第3回～第7回のまとめ 第9回　Paths, Diffusion, and Navigation 第10回　Motifs, Small Worlds, and Network Economy 第11回　Modularity 第12回　Null Models 第13回　Statistical Connectomics 第14回　第9回～第13回のまとめ 第15回　先進的なトピックス 【提出課題の出題予定】 第3回～第7回，第9回～第13回
教科書・参考書等	【教科書】 Alex Fornito, Andrew Zalesky, Edward Bullmore. Fundamentals of Brain Network Analysis. Academic Press, 2016.
授業で使用する メディア・機器等	Microsoft Teams, その他（【詳細情報】を参照）
	【詳細情報】	講義スライド・講義動画．これらの資料へのアクセス方法については授業掲示板でお知らせします．
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	教科書を丁寧に読むことで講義内容をより深く理解することができます．
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	全10回の提出課題の成績により評価します．
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	【使用言語の詳細情報】 講義スライド・講義動画は英語．日本語は補助的に使用．
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。