3年生の皆さんへ
このページでは、配属前の3年生向けに情報を提供しています。自分の興味に合うかどうか読んでみてください。
研究テーマ
研究テーマは、各自の興味に合わせて相談しながら配属翌年の 3 月頃までに決めていきます。自分自身で具体的にやりたいテーマがあれば、AI、データサイエンス、テキストアナリティクス、機械学習、ディープラーニング等に関係していれば、それを行うことができます。特に無ければこちらで提案します。過去の学生の卒論テーマはメンバーのページを見てください。言語を扱った研究が多いですが、最近は画像を扱った卒論も少しあり、少し増やしていきたいと思っています。
3年生のスケジュール
8月〜9月下旬頃 | 配属、(状況が許せば)新歓。 |
9月 | 後期からセミナー開始。小プロジェクトを通して、卒論に役立つ実践的な知識を獲得します。具体的には、何かしら機械学習の要素を持つウェブアプリの開発を行おうと思っています。また、興味がある人がある程度いれば、任意参加でディープラーニングの勉強会や英語の勉強会も行うかもしれません。 |
12月 | 経過発表会。B3は小プロジェクトの成果発表を行います。 |
翌1月 | 卒論発表会(B3は見るだけ)。その後、(状況が許せば)追いコンも行います。 |
翌3月 | 卒論テーマ決定。 |
翌4月 | 卒論開始。 |
研究生活
年間を通して、週に1回全体ミーティングを行います。ミーティングでは、研究の進捗の報告を行い、今後の研究の方針などについて議論します。卒論のテーマは基本的に一人ひとり別ですが、一人だけで進めていると煮詰まってしまいがちです。研究室にいれば他の人にも相談できて精神的にとても良いので、研究が本格的に始まったら研究室で行うのが良いでしょう。ソファーベッドやテレビ、先輩・OBが置いていってくれたポット、冷蔵庫などもあるので、快適に過ごせます。
FAQ
- 定員は何人ですか?
配属希望のアンケートを提出した人数と研究室数によって自動的に決まります(つまりみんながアンケートを提出したあとに確定します)。例年だと、一研究室あたり7〜8名程度です。
- 希望者が定員を超えたときはどうなりますか?
一人ひとりと面談して、GPA、実験及び演習やプレミアプロジェクトでの取り組み、プログラミング力、英語力、皆さんの興味とのマッチング、やる気などから総合的に判断します。なお、他の研究室も同じですが、配属のルール上、第1希望者で定員を超えた場合はそこで配属は終了します(第2希望以下の人が配属されることはありません)。1年半所属することになるので、希望順位は慎重に考えましょう。
- 過去の希望状況を教えてください。
2019年は第1希望で2〜3名定員オーバー、2020年は第1希望で定員ちょうど、2021年は1名オーバーでした。
- この研究室では何を身につけられますか?
技術的なことでは、Pythonでのプログラミング、Gitによるバージョン管理、Webアプリ開発、UNIX (Linux) での作業、LaTeX (理系でよく使われる) による文章作成などです。学問的なことでは、自分のテーマにはよりますが、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などです(これから有望な分野です!)。あとは、他の研究室でもそうかもしれませんが、プレゼン技術と作文技術です。
- どのような環境で研究できますか?
一人ずつ専用のノートPCが貸与されます。基本的にMacですが、Windows機も少しあります。また、より高速なコンピュータが必要な場合やディープラーニングを行いたい場合などは、研究室所有のサーバやクラウドのサーバ(Amazon Web Servicesなど)を使います。その際、UNIXのコマンドが分かると便利です(覚えていなくても大丈夫です)。
- プログラミング言語は何を使いますか?
基本的にPythonを使います。研究室に入ってから勉強する機会を作りますので、未経験でも問題はありません。
- プログラミングは出来ないのですが…
プログラムを書かないで行える研究はありませんので、プログラミング自体が全く出来ないと結構困ります。ただ、研究室で使うPythonはCよりもずっとわかりやすいので,プログラムが嫌いで嫌いで見たくもないという人でなければ,(努力すれば)大丈夫だと思います.
- 就活とのバランスはどうですか?
基本的に就活を優先してもらって構いませんが、週1回のゼミには選考に関わる面接でない限り参加してください。あとは空き時間を上手に使って、出来る範囲で研究を進めてください。就活終了後に、卒研に全力で取り組んでください。
- 大学院に進学したいのですが…
大学院では学会発表などの成果も求められます。適性もありますので、事前に相談してください。セミナー等での取り組みを通して能力や適性を判断します。