大学院で履修した講義 感想
こんにちは．大学院で履修した講義の感想を書きます．
の続きみたいなものです． ちなみに，学部生でも先生に許可を取れば聴講できると思うので，興味あるやつあったら行ってみてください．
クオーターくらいを目安に追記していく予定です．
ウェブサイエンス
グラフ理論(ネットワーク分析)，主成分解析などをします．この辺の話に興味ある人が受ければいいと思います．
敵対探索アルゴリズム
ゲーム理論における探索アルゴリズムの講義です． トピック的には面白いのですが，講義の進め方が好きではありません．
まず，学生は次週の内容をWebや書籍などで調べて，5分程度のスライドにまとめます． 講義の半分くらいは各学生がスライドを発表する時間です． 残った時間で先生がアルゴリズムの説明などを行います．
学生の発表自体は全く問題ないのですが，毎回やるとなると学生側の準備も大変だし，そもそも1学生が調べられることなどたかが知れてます． しかも，先生の講義の内容に発展的な内容はほとんどありません．つまり，学生は自分であらかじめ調べたこととほとんど同じことを繰り返し聞きます． 学生の発表時間を減らして，より発展的な講義をしてほしかったです．
機械学習
機械学習アルゴリズムについて学びます． あんまり記憶にないのですが，解析学と統計学エアプすぎて途中でついていけなくなってしまいました．
データサイエンス特論
上記の「機械学習」が基礎研究っぽいことに対し，こちらは応用的な内容についても扱います． 課題があまりにも多いのでしんどかったです．
数値解析
Pythonを用いて，多項式近似などをします． 面白かったです，がなぜか記憶にほとんど残ってないです(は？)
最適化概論
サステイナブル工学専攻の講義です．最適化について学びます． 最適化は最近のトレンドだと思っていて，AIとかやりたい人は履修し得だと思います． 自分は最適化の基本的な話も全く知らなかったのですが，用語などから入ってくれてわかりやすかったです． 主に単体法，最急降下法，ニュートン法の話が多いです． 組み合わせ最適化については全く扱わないので注意です．
