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。研究室見学もできますので、希望者はこのフォーム（https://forms.office.com/r/A6etZXNXTy）から都合の良い日を知らせてください。大学のアカウントでサインインが必要です。

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された年の 12 月頃までに決めていきます。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大丈夫です。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。

3年生のスケジュール

6月初旬	配属。輪講を通して、卒論に役立つ実践的な機械学習などの知識を習得します。
9月下旬	セミナー Ⅱ 。自分の興味にしたがって、相談しながら卒研テーマを決めていきます。卒研テーマが決まった人から、卒研に着手します。
翌1月	研究室内で、それまでの進捗や今後の方針をまとめた着手発表会を行います。また、1月下旬の週末に4年生の卒論発表会がありますので、全員聴講してください。

研究生活

年間を通して、週に 1 回全体ミーティング（ゼミ）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。ミーティング以外の時間も、13-315ゼミ室は自由に使えます（授業等で使っていなければ）。ソファーベッドやテレビ、ポット、冷蔵庫などもあるので、快適に過ごせます。

FAQ

• コアタイムはありますか？
  ありません。必ず大学に来る必要があるのは週1回のゼミだけです。ただし、ゼミの時間だけでは卒研は終わりませんので、自分で計画的に進める必要があります。

• 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8〜9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？
  GPA 順に決まります。詳しくはセミナー I の初回で説明があります。

• どのような環境で研究できますか？
  全員が同じ環境で作業できるよう、一人ずつ自分用のノート PC（Mac）が貸与されます。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）。
  

• 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。あとは、研究活動を通して、プレゼン技術と作文技術が身につきます。

• 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。出来るにこしたことは無いですが、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…
  プログラムをまったく書かないで行える研究はありませんので、大変かもしれません。ただ、研究で使う 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。生成 AI も上手に使ってください。

• 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活動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…
  大学院では研究の成果も求められます。ある程度適性も必要ですので、事前に相談してください。セミナー I, II での取り組みを通して能力や適性を判断します。