情報工学科で学んだこと
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◆ おことわり
登壇者が選択した講義を中心に話します
現在はカリキュラムが異なります
やっている内容はそこまで変わっていないはず
新しい内容の取り込み + どの講義でやるかとかの調整が入ってるっぽい
講義の内容は登壇者の記憶をもとに書いているので間違っているかもしれません
講義名は成績証明書ベース
◆ 目次
どんな講義があるか
ほぼ全部紹介するので長くなる
プログラミングをどう学ぶか&どれぐらい書くか
卒業研究は何をやるか&どうやるか
一問一答
◆ どんな講義があるか
分類(名称はてきとー)
教養科目 : 学部で共通
専門基礎科目 : 2年次ぐらいまでにやるやつ(再履修は除く)
専門応用科目 : なんとなくジャンル分けしてある
一部の関連科目はまとめてある
◆ 教養科目 1/2
英語 : 座学 + オーラルコミュニケーション
第2外国語 : 中国語、ドイツ語、フランス語
体育科学 : 運動(種目は選択制) + 座学
人文科学
◆ 教養科目 2/2
欧米文化論
文学
心理学
コンピュータリテラシー : PCの使い方 + MS Office、ITリテラシー
◆ 専門基礎科目 1/3
数学 : 「指数、対数、三角関数」が混ざった微分・積分
物理学 : エネルギー、電磁気学
物理学演習 : エネルギーとかの計算演習
物理学実験 : ヤング率の計測とか
化学実験 : 白衣を着ていろいろやったことだけ覚えてる
地学 : 地層 〜 生物の進化・分類
◆ 専門基礎科目 2/3
環境倫理 : エンジニアとしての倫理観のケーススタディ
技術者倫理 : エンジニアとしての倫理観のケーススタディ
工学概論 : 学部内の学科について学ぶやつ
電気回路基礎 : アナログ回路 高校物理の延長
電気回路演習 : 電気回路基礎の内容の問題を解く
電子回路基礎 : コンデンサ、トランジスタとか
◆ 専門基礎科目 3/3
コンピュータサイエンス : 半導体の話、2進数、サンプリング定理 とか基本的なこと
ディジタル回路 : 論理回路、順序回路
ディジタル回路演習 : ディジタル回路の内容の問題を解く
確率論 : 正規分布、ポアソン分布とか
アルゴリズム・データ構造 : 木、ヒープ、ソートアルゴリズム
◆ 専門応用科目 1/7
人工知能 : 最小二乗法、SVM、教師あり学習、教師なし学習とかの話
パターン情報処理 : 情報のパターン処理と意思決定についての話だった気がする
コンピュータビジョン : 人間の視界〜コンピュータの視界
ディジタル信号処理 : 波をどのように情報として表現・再現するか
フーリエ解析 : フーリエ変換とかの演習 + 実用例の学習
◆ 専門応用科目 2/7
制御理論 : センサ、アクチュエータ、フィードバック制御、フィードフォワード制御、ラプラス変換
センサ工学 : 具体的なセンサの話、信号処理の話
画像処理 : フィルタ処理、変換、特徴点抽出
言語・オートマトン : 歴史、入力と状態遷移図
◆ 専門応用科目 3/7
コンピュータアーキテクチャ : LSI、ICチップの話
ディジタルシステム : コンピュータアーキテクチャの続きだったような気がするけど忘れた
ハードウェア記述言語 : プログラマブルLSIでの低級言語記述
ソフトウェア工学 : ウォーターフォール/スパイラルモデル、トップダウン/ボトムアップ/サンドイッチテスト など開発手法
◆ 専門応用科目 4/7
オペレーティングシステム : プロセッサ、I/O、リソース制御
情報理論 : 情報量、エントロピー、情報源、符号化、符号理論、通信路、誤り訂正、シャノン理論
情報通信ネットワーク : パケット、ルーティング、プロトコル、アクセス制御、暗号化
情報通信システム : インターネット、IPv6、公開鍵暗号、共通鍵暗号、攻撃方式とセキュリティ、電話網
◆ 専門応用科目 5/7
マルチメディア基礎 : 記録媒体、出力装置の仕組みと歴史
コンピュータグラフィックス : 形状記述、曲線と面、隠れ面削減、マッピング、シェーディング、shadowing
微分方程式 : 数学の続き
◆ 専門応用科目 6/7
論理数学 : 論理と集合、ブール代数、ガロア理論
数値解析 : 方程式をComputingで解く方法など計算機にどう問題を解かせるかの考え方
プログラミング演習 : C言語で基本的なプログラミングを学ぶ CLIのみ ファイルi/Oぐらいまで DBとかは使わない
プログラミング演習 III はJava
情報工学実験 : 画像処理の検証、信号伝送の実験、OS設定の検証、あと1個何か忘れた
◆ 専門応用科目 7/7
情報技術の応用と職業 : 企業の人を呼んで話を聞くやつ
卒業研究 : 研究と卒論 研究室によっては学会発表
他に コンパイラ、ロボットシステム、データベース、信号伝送論、数理計画法、知的制御システム、音声・音響情報処理 etc
◆ プログラミングをどう学ぶか&どれぐらい書くか 1/3
プログラミング演習の講義
プログラミング言語の入門程度
例外処理までやらないぐらい
仕組みや理論の話もあるのでずっと手を動かしてるわけじゃない
高級言語の中では低級のC言語からやる
高級言語らしい振る舞いとしてJavaをやる
登壇者は未履修
◆ プログラミングをどう学ぶか&どれぐらい書くか 2/3
プログラミング演習以外
MATLAB をちょっと
人工知能、パターン情報処理でサンプルを何個か書いた気がする
ハードウェア記述言語もちょっと書いた
◆ プログラミングをどう学ぶか&どれぐらい書くか 3/3
研究
研究テーマによる
ハードウェア寄りでデータ処理
画像、音声、信号処理
iOS・Androidアプリを書く人
カーネルやる人
プログラミングは仮設検証の手段
プログラミングそのものを極めることは目的ではない
プログラミング言語そのものの研究をしていたら別
情報工学というより教育学寄り?
◆ 卒業研究は何をやるか&どうやるか
ジャンルごとに研究室が違う
研究室を選ぶ → 研究テーマを決める
研究テーマは先輩からの引き継ぎ or 既存テーマの派生・発展 or 新規テーマ
自由に選んでいいと言われてもやりたいことがあるような人は少数の印象
◆ 卒業研究は何をやるか&どうやるか
工学なので「課題の解決」がテーマ
新規性が大切
先行研究・論文の調査
国内外問わず
学部だと研究の期間は半年〜1年弱
就活もあるし
そんなに大したことはできない
◆ 一問一答コーナー
大学でやったことって仕事で役立つ?
進研ゼミ効果はない
プログラミング言語も違った
仕事のための予備校じゃないので;;
フレームワークとかやる?
MVCモデルはやる
具体的なフレームワークはやらない
サーバとかスイッチとか触る?
ネットワークの研究室の一部の人は触る
登壇者は触ってない
研究室内の配線のためにLANケーブルは作った
PCスペックは?
講義用:PC室的なやつ 私物は使わない
たいした処理をしないのでミドルレンジぐらい
研究用:今のPCに比べればしょぼいし、毎年買い替えるとかではないけど不自由はしないレベル
ディスプレイ 2-3枚
CPU : i7 の買う時点で一番新しい世代
メモリ : 16GBがデフォ
登壇者はUbuntu + Windowsで2台使ってた
Macの人もいた
PC以外の機材が必要な研究室だと1人1台ないこともあったらしい
コンピュータサイエンスを学びたい
今日、話した講義名でggればどんなことをやってるかの概要はつかめるはず
適当な大学のシラバスを調べればそれっぽい講義がヒットするかも
放送大学 選科履修
他の大学もありそう
CSを学ぶために大学院に行くのはおすすめしない
ディスカッションと研究が中心