情報系修士課程実況中継

音声の研究をします

前期授業料半額免除

授業料半額免除 

 先日授業料半額免除の通知が来ました。半年で14万円弱と格安になりました。1-1期でけっこういい成績を取ったので、そのおかげで免除になったと思っていましたが、どうもよほど裕福な人でない限り半免になっているようでした。良い成績を維持して、来年は全額免除を取りたいです。

 

長期インターンシップ

 6月の上旬にとある企業から長期の研究インターンシップのオファーを頂きました。長期インターン合格は今年の目標のひとつであり、忙しい授業の合間を縫ってポジション探しやアプライ、面接をしていてよかったと心から感じています。夏休み中に神奈川県で2ヶ月弱従事する予定です。月給換算で新卒社員と同じくらいのお給料もいただけるということなので、少し経済的に潤います(メンタル的に大切)。

 

研究

 研究の方は、授業もあるので順調にとは行きませんが、ちょっとずつ進んでいます。今は3割ぐらいだと思います。まずはこのテーマで秋までに一本書いて、別のテーマで修士研究を行いたいと思っています。うまくいけばの話ですが。

博士課程進学はまだ決めていません。インターンで、企業で働くとはどんな感じかというのを体験してから決めたいと思っています。両親は就職一択のようですが。

 

たまに行き詰まることもありますが、相互的に見てまあまあ上手く行っている方だと思います。

 

 

 

入学金免除 不採用

タイトルのとおり、大学院の入学金免除申請が不採用になりました。

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聞くところによると、基準がかなり厳しいらしいので、気にせずに授業料免除申請を出すことにします。かなりの確率で半額免除になるらしいので、こちらは通ってほしい。(通ったら学費は年間約27万円)

 

入学金は払えますが、生活費のことを考えると貯金残高が心もとないので卒論が終わったら単発のバイトで数万円でも稼ぐ予定です。

 

研究インターンでの失敗と次にむけての改善点

2022年の夏に挑戦した研究インターンにて盛大に失敗したので、その振り返りと同じ失敗を繰り返さないための自分なりの改善案を書きおきます。

どんな失敗か

このインターンで私は論文は投稿できなくとも、そのときの続きを入学後にやれば2023年内には国際会議に論文が投稿できる状態になることを目標にしていたが、それを達成できなかった。具体的には、やっていた研究の手法がどうやら論理的に無理そうなことに気付いたため。その手法は難しくないにもかかわらず、私の知る限りまだ誰もやっていない。結局4月に入学するときには、インターンをしていない学生と同じ状態からのスタートとなった。

考えられる原因

  1. Deep Learningの基礎が分かっていなかった+Pythonの知識も思っていたより足りなかった
  2. この手法は自分で考えだしたものだったが、サーベイはほぼゼロで、論理的に無理そうとか分からなかった。

次はどうするか(例えば修論の研究)

  1. Python→基本的なシンタックスだけでなく、簡単な開発を通して実用的な使い方をマスターする。DL→ゼロつく①を読む(済)。論文を読みつつ、足りないところは適宜調べて補う。
  2. サーベイする→アイデア複数個出す→指導教員とDの方に助言をもらう

さいごに

手法が無理だと気付き始めたときは、Pythonがあまりにもわからないのと相まって、落ち込みすぎて大学院進学の目標を見失い、大変でした(継続中)。失敗しても、分析して次につなげれば大丈夫と思いたいです。

2023年 目標

  • 国際会議に1本以上、国内学会に1本論文を通す

この目標を達成できたら博士課程に進んでもやっていけそうな気がする。去年のインターンの成果が論文につながればでかい。

無給インターンはモチベーション維持が大変なので今年はぜひ有給インターンを勝ち取りたい。論文にはつながらなくても許す。

  • GPA3.8以上

学部は低GPAのせいで進路を一つ断たれたので、せめて修士では挽回したい。

 

4月からは石川の大学院に移ります。

2022/07/14 院試受験校決定

更新が止まってしまってましたが、夏のインターンの申し込みや受験校の最終決定、卒論研究等で結構忙しかったです。

大学が自宅から遠いのも響いてます。(往復3時間越え)

研究

微分方程式

H28 プログラミング

受験校(確定)

院試は迷いに迷いました。訪問、見学は8ラボほど行き、最終的に選んだのは最初に訪れたラボと、最後に訪れたラボの計2ラボでした。

一つ目は地元旧帝院で、ラボ自体が強いのとお金がたくさんもらえるので選びました。あと自宅通学圏内で、心に優しいです。ただ研究内容はわずかにずれています。(メインじゃないといった方が正しい。)

二つ目は研究に特化した国立大学院で、研究内容が超マッチしているのと、研究に100%集中できる環境が用意されています。やや金銭的な面で不安があります。できたばかりのラボで、人が少ないのも懸念点です。ここのラボには研究インターンに応募していて、通ったら受験前に研究させてもらえます。(無給)

 

難易度ですが1校目は倍率約4倍、2校目は約2.5倍とAIブームを感じます。正直旧帝のほうは落ちても何らおかしくない倍率です。

 

受験大不得意の私が両方受かるなんてことは無いと思うので、合格を頂けた方にありがたく進もうと思ってます。

 

お金が無いのに院進を許可してくれた親のためにも全落ちにはならないように残り数週間がんばりたいと思います。

2022/06/17

Attention based encoder decoder

RNN

LSTM

 

ゼミの発表が終わってからもっぱら深層学習やってますが全然わからないですね…

論文はかろうじて読めるんですが、細かい仕組みは分からないという状態です。

明日あたりからゼミの発表の復習もしますかね…