こんにちは。
立教大学人工知能科学研究科M1としての第6週が終了しました。
今週はゴールデンウィーク真っ只中ということで授業の一部は休講でしたが、その分、自己学習と研究計画を一歩前に進める時間に充てることができました。
今週の授業・ミーティング参加状況
5/6（月）
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情報科学概論（録画視聴）
5/7（火）
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機械学習（休講）
5/9（木）
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研究室 定例ミーティング（録画視聴）
5/11（土）
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数理科学概論（録画視聴）
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機械学習演習（録画視聴）
■ 情報科学概論（月）
GW期間中でしたが授業は実施されており、後日録画で視聴しました。
テーマは論理回路・コンピュータの構成・CPUの基礎。
普段「抽象的なシステム」として捉えていたPCの構造が、より具体的にイメージできるようになってきました。
■ 研究室 定例ミーティング（木）
今週は録画で視聴。
学生2名による研究進捗の発表がありました。それぞれの進捗や苦労している点なども共有され、研究の進め方やペースの参考になります。
■ 数理科学概論（土）
今週は集合と確率についての内容でした。
高校数学の復習として位置づけられており、基礎をしっかり押さえることの大切さを再認識しました。録画視聴で自分のペースで学べるのがやはりありがたいですね。
■ 機械学習演習（土）
こちらも録画で視聴。
今週はPythonによるK近傍法の実装がテーマ。
ライブラリ（sklearn）を使わずにアルゴリズムを自分で書くという課題が出されました。
課題の問題文を読み間違えてしまい、修正に3時間もかかってしまいましたが、その分、ロジックの理解はかなり深まりました。
失敗も学びの一部ですね。
自己学習
■ 強化学習
『ゼロから作るディープラーニング』をベースに学習を進めていましたが、ひとまず一区切りとしました。
コードで手を動かすことで、理論の理解がより具体的になった実感があります。必要になったときに、再度「YouTubeの理論＋ゼロつく実装」の2本立てで復習予定です。
■ 代数学（ヨビノリ）
こちらも一区切り。
進めてみたものの、今の自分にはまだ必要性が見えてこず、有意義な時間と感じられなかったため、いったんストップしました。必要になったらまた再開します。
■ 応用数学A（東北大学 大関先生）
今週はGWのため休講でした。
来週以降、また復習を続けていきます。
研究活動 – テーマ確定＆実務への第一歩
先週まとめた研究テーマ案を教授に提出し、確認してもらいました。
結果、テーマそのものはOKをいただきました！
ただし、手法の一部については修正が必要とのことで、教授のコメントをもとに再構成し、イメージ図（PDF）を送付。
その後、「認識は合っている」との返答をいただき、ようやく研究フェーズに進める準備が整いました。
次はデータセットの収集からスタートしていきます。
今週のまとめ
GW期間でも録画視聴や自己学習で学びを止めず、研究の具体的なスタートを切ることができました。
少しずつですが、確実に前に進んでいる実感があります。
来週からは通常の授業も再開される予定。
授業と研究、バランスを取りながら、今後も着実に進めていきたいと思います。
それではまた来週！
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