IRCNが掲げる重要なミッションのひとつに、ニューロインテリジェンス研究の未来を担う次世代研究者を育成することが挙げられます。ニューロインテリジェンス研究には、神経科学と計算理論そしてロボティクス工学の専門知識を深め、それらの融合研究を創生するセンスが求められます。そこでIRCNでは、脳の神経回路形成や機能の数理モデル化研究を専門とする気鋭の研究者を国内外から講師としてお招きし、ポスドクや大学院生など若手研究者を対象として、4日間缶詰の「IRCN神経科学コンピュテーションコース」を開講しました。参加定員枠30名のところ、ヨーロッパ、アジア、アメリカなど多様な研究機関から219名もの応募があり、本学からも69名の研究者が参加。世界の研究者が寄り集まる拠点をめざすWPIならではの国際性豊かな交流の機会となりました。
基礎理論から最新の成果まで盛り込まれた講義が連日展開されるなか、参加者は疲れも見せず、活発に質問を投げかけながら講師の熱いトークに興味深い様子で聴き入っていました。参加者からは「講師のレベルが高くて非常に満足」「自分の大学ではこんなコースないから参加できてラッキーだった」「また今度も参加したいし仲間にも勧めたい」などの声が寄せられ、今後の続編が期待されます。受講できなかったかたは次回のチャンスをお見逃しなく!

Course Topics and Lecturers

Brain Architecture
Partha Mitra (Cold Spring Harbor Laboratory, USA) - Abstract&Bio
Markus Diesmann (Jülich Research Center, Germany) - Abstract&Bio
Brain Dynamics
Kazuyuki Aihara (IRCN/The University of Tokyo, Japan) - Abstract&Bio
Stefano Panzeri (Italian Institutes of Technology, Italy) - Abstract&Bio
Michelle McCarthy (Boston University, USA)
Machine Learning
Masashi Sugiyama (RIKEN and IRCN/The University of Tokyo, Japan) - Abstract&Bio
Graham Taylor (University of Guelph and Vector Institute/Google Brain Montreal, Canada) - Abstract&Bio
Jonathan Schneider (University of Toronto, Canada)
Dynamical Systems
Surya Ganguli (Stanford University, USA) - Abstract&Bio
Jun Tani (Okinawa Institute of Science and Technology, Japan) - Abstract&Bio
Yasuo Kuniyoshi (IRCN/The University of Tokyo, Japan) - Abstract&Bio
Reinforcement Learning
Kenji Doya (Okinawa Institute of Science and Technology, Japan) - Abstract&Bio
Daniel Brunner (CNRS, France) - Abstract&Bio
Brain Development / Disorders
Taro Toyoizumi (RIKEN Center for Brain Science, Japan) - Abstract&Bio
Arvind Kumar (KTH Royal Institute of Technology, Sweden) - Abstract&Bio
Nima Dehghani (Massachusetts Institute of Technology, USA)

Course Details

Date
March 21 to 24, 2019
Venue
Sanjo-Kaikan Hall, The University of Tokyo,
Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-0033, JAPAN
Detailed Program
Refer to the PDF

For questions only: E-mail: course@ircn.jp




Co-Supported by Next Generation Artificial Intelligence Research Center, KAKENHI Project on Artificial Intelligence and Brain Science and Japan Agency for Medical Research and Development