入学第4週 – 少しずつ研究モードへ

こんにちは。
立教大学人工知能科学研究科M1としての第4週も無事に終了しました。授業が本格化しつつある中、自己学習や研究計画にも徐々に力を入れ始めています。

今週の授業・ミーティング参加状況

4/21（月）

4/22（火）

4/24（木）

4/26（土）

今週は「浮動小数点」「情報量」「文字コード」などについて学びました。
授業は淡々と進むスタイルで、日中の疲れもあり、つい仮眠してしまう場面も…。
とはいえ課題が出たので、すぐにマクドナルドに移動して集中して片付けました。こういう柔軟な勉強スタイルができるのも、オンライン受講の良いところですね。

k近傍法（KNN）の概要や、データファイルの種類についての講義でした。
まだ導入編という感じで、基礎的な内容を広く浅く押さえていく段階です。焦らず地道に積み重ねていきたいところです。

今週はリアルタイムでは参加できなかったので録画視聴で参加しました。
自然言語処理における「最適配送問題」について知ることができ、実務でも応用できそうなヒントを得られたのが収穫でした。これからの研究テーマ選びにも活かせそうな予感がしています。

今週のテーマは高校数学レベルの「微分積分」。
ライブで視聴すると100分かかるところ、今回は録画視聴で要点だけチェック。
その分浮いた時間で、研究計画の作成作業に取りかかりました。時間を自分でマネジメントできるのも、大学院生活の醍醐味ですね。

今回の演習テーマは「LaTeX」。
論文やレポートを書く際に必須となるLaTeXについて、Overleafというクラウドサービスを使いながら学びました。初めて触る環境でしたが、サンプルを動かしながら進めたので、ハードルは思ったより低めでした。

授業以外の時間は、『ゼロから作るディープラーニング』シリーズで強化学習を勉強中です。
現在は全10章のうち5章に到達。理論だけでなく、実際にPythonでコードを書きながら学ぶことで、理解が一段深まっている実感があります。

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少しずつですが、授業の受け方や自己学習のペースが安定してきました。
来週からはゴールデンウィークにも突入し、授業も休講が増えるため、自己学習と研究計画により多くの時間を使っていく予定です。

地道な積み重ねが未来の自分につながると信じて、コツコツ続けていきます。

それでは、また来週！