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Cross the Rubicon

院試後 : 合格とこれから

散々詐欺しまくったが、なぜか番号があってびっくりした。正直よくわからない。まぁ、終わり良ければすべて良しということで。
京都大学の情報学研究科を受ける経緯については、前のブログなどを読んでいただければと。ここでは外部かつ専攻を変える自分がどういう感じで勉強したのかなどを書いておければと思う。

~4月

もともと年明けくらいから外部院進を積極的に考えていた。ただ、僕自身専攻がデザイン系(ということになるのかな)であり、機械学習などを自分で勉強はしてきたものの、コンピュータアーキテクチャ情報理論など、主に情報学科が習う内容はあまり勉強していなかった。あえて言うなら、競技プログラミングを少しやっていたのでアルゴリズムとデータ構造と機械学習くらい。 統計学機械学習の基礎になるため勉強していた。そのため、この頃はnaistを軸に考えていた気がする。あるきっかけでクックパッドの研究開発部の方と仲良くなり、「naistもいいけど、京都大学もいい環境だから、ぜひ一度訪問してみて」と言われたのを機に、せっかくだから他の大学院も見に行こうと思うようになった。

1月にメルカリのBe Bold Internshipで僕のペアとなるビジネス職の人が京大の情報学科の方で、なんとなく京大も視野に入れている、ということを話すと「最近倍率高くて、内部生でも落ちる人多いから、もし受けるならしっかりと勉強したほうがいいよ」という話を聞いて、ちょっと身が引き締まったのを覚えている。(実際同じことを研究室訪問の時にも言われた。)

ここで入試の科目を説明すると、知能情報学専攻では、14科目(くらいだった気がする : 生命学や脳科学なども含む : コンピュータサイエンスと数学で8題)のうちから4題を選択する。また、分野基礎科目という第一志望の研究室から出題される問題を解き, それらとTOEICの点数を加味して合否が決まる。先述した通り, 僕は情報学科が受ける授業の内容を全く受けていないため、そういう科目から勉強し始めた。

春休みに, アルゴリズム, 情報理論, コンピュータアーキテクチャを勉強し始めた。教科書は以下の教科書を読んでいた。
残り1科目何を勉強するのかはこの頃ずっと悩み続けてた。

アルゴリズム

プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造

プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造

情報理論

情報理論

情報理論

コンピュータアーキテクチャ

コンピュータアーキテクチャ (電子情報通信レクチャーシリーズ)

コンピュータアーキテクチャ (電子情報通信レクチャーシリーズ)

のちに述べるがコンピュータアーキテクチャはこの本はわかりやすいが薄いため、もう少し勉強する必要があることに気づいた。
この頃は過去問見てもさっぱりで、教科書のわからない部分を各大学の講義資料を見たりしながら理解して勉強することを心がけた。

4, 5月

結局他の大学を受けず、京大一本に絞ることに。京大の情報理論の問題演習には、西田先生の授業資料に問題がついていて、一部解答もついているのでそれを使って演習することにした。これが功を奏して過去問がかなりスラスラ解けるようになった。(なお本番は...)

コンピュータアーキテクチャはもっと深く勉強する必要を感じたので、パタヘネを上下巻読んだ。
結構しんどいけど、これが一番早道な気がする。何より面白いし。

コンピュータの構成と設計 第5版 上・下電子合本版

コンピュータの構成と設計 第5版 上・下電子合本版

コンピュータの構成と設計 第5版 下

コンピュータの構成と設計 第5版 下

結局機械学習を勉強していたのもあり、最後の1科目はパターン認識機械学習にした。
最近ニューラルネットばっかりだったので、全体をもう一度復習できたのは良かった。

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

ちなみに3月のtoeicが630, 4月になって705だった。これはまずい(せめて京大の合格のためには750は最低欲しいと思っていた。)ということで、TOEICも勉強し始めた。この頃はやるべきことがおおく、パンク気味だった。

公式 TOEIC Listening & Reading 問題集 3

公式 TOEIC Listening & Reading 問題集 3

単語さえ知ってれば解ける!と思ったので, 単語力をつけた。これがおすすめ。

6, 7月

苦しい時期。暑いけどできるだけ大学の図書館で勉強をしていた。たしか出願とかもこの時期だった気がする。
志望理由書は読まれるのか分からないが、自分の経歴を盛り込みながら、かつその研究室でやっている内容を自分なりに発展させて行く方向で書いた。

専門科目の勉強としては、上の勉強に加えて過去問を解く + 解答を作成するのを繰り返しながら問題演習をしていた。他大の問題も少し解いたんだけど、解答をつくるのがしんどすぎてすぐにやめた。4科目しか勉強してないのでは、もし本番に1問難しいのがきたらやばいな、と思い統計も勉強することにした。以下の本で演習したら過去問は解けるようになった。(なお本番は...)

統計学演習

統計学演習

個人的に「その分布を知ってますか?」or知らなければ解けないみたいな問題(例えば超幾何分布とか)が出題されてたりはするので(実際今年カイ二乗分布の数理的な話がきて僕は解きませんでした), 各分布まとめておくといいかも。カイ二乗分布許さん。

7月は全ての教科書を読み終えたので、もう一回読んだり、過去問を解いたりしていた。
toeicは勉強の甲斐があってか6月の結果が840点まで上がった。この頃には過去問も解けるし、toeicも点がよくて合格が見えてきたぞ、と思っていた気がする。

8月

院試本番

当日はやっぱりたくさん人がいたけど、ここまでやってきたことを信じて頑張ろうとそれだけだった。
テスト開始と同時に問題を見るや否や情報理論と統計がはちゃめちゃ難しいことに気づく。予備で1科目用意して1科目ぶんのアクシデントに耐えられる設計にしたのにこの始末。結局ノー勉の数学を解くことに。主成分分析や特異値分解を求めるプロセスで固有値対角化は覚えていたけれど、ヤコビ行列を覚えてすらいないため、全く解けない。ガウス積分などわかるはずもなく、数学撃沈。コンピュータアーキテクチャは比較的簡単だったものの、アルゴリズムでオーダーの収束についての問題が出る。あとで考えればlimitを取ればいいだけなのにn!はlognより増加の速度が速いから〜と数式を一つも書かずに脳内のノリで乗り切る。パターン認識は3/5しか解けてない。

分野基礎科目は「機械学習を用いた解法を述べよ」という出題であり、3問中1問はオレオレニューラルネットワークモデルを書いて提出(思いつかなかった..)。
100%落ちたな...という体感だった。

次の日と合格発表日

僕の専攻は合格不合格のギリギリの人が面接に呼ばれるという噂があり、次の日にそれが決まるのだが、それには呼ばれなかった。
そのため、余裕で受かっているか不合格かという形となり、僕の点数を考えると...と超落ち込んでいろんな人にごめんなさいと連絡をしてた。
最終的になんとか受かってて良かった。自分の番号を5度見くらいした。学部で京大に落ちたので、それもあってか本当に嬉しい。特に今回は、名前で京大を選ばずに自分の好きなことをさらに伸ばしたい思いで受けたので、本当に嬉しかった。

細かい情報

TOEIC

3月(4月受け取り) : 630
4月 : 705
5月 : 730
6月 : 840
最終的に6月の結果を提出。 最後の最後で上がることもあるので、一応全部受けておくのをおすすめする。
実際僕が合格したのもTOEICのおかげだと思っているので。

点数開示

[WIP] : 一応開示してみるつもりです。開示結果が来たら書きます。

今後

気分。

BUMP OF CHICKEN『HAPPY』


無事第一志望の研究室に所属することができたみたいだ(が、怖いので合否通知が届いたら指導教官に連絡しようと思う。)。
しっかりと大学院で研究をし、自分の興味に迫りつつ、自然言語処理に貢献できたらと思う。もちろん、大学院に入ってからもしんどいことは多いと思うけれど、それでも専攻を変えてまで頑張れた、自分の好奇心と信念を信じてみたい。界隈の方々、今後よろしくお願いします。

そして、昔からのフォロワーの方々や高校の同期、大学の同期の友達など、辛い時に相談に乗ってもらえて、いつもと変わらず話しかけてもらえて、それが僕の一番の心の支えになったと本心から思う。これからもよろしくお願いします。

もし受験生でなんか質問とかあればtwitterで@misogil0116に気軽にリプライください。