NAIST 2005年III期の時間割

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2005年のIII期に履修している授業です。

計算モデル論 [関] シラバス

モデル検査の話と NP 完全性とかの話。説明が丁寧で分かりやすい。問題演習が少ないと伝えたらちゃんと授業内に問題演習増やしてくれたりと、学生が理解できるように配慮してくれるのがとても助かる。期末テストは持ち込み可だったのだが、教室をぐるぐる回って「そこ勘違いしているからやり直したほうがいいですよ」「ここ計算間違いしていますよ」とかみんなに教えていて、こんな試験初めてだと思ってびっくりした。こういう話をすでに学部で学んでいる人はいいのだろうけど、大学でやってきていない人はI期の人工知能基礎論と計算理論I、あとII期のソフトウェア基礎論Iが全部関係しているので、履修してから臨んだ方がよさそう。

データ工学II [宮崎] シラバス

データ工学Iとは違って発展的な内容を扱う授業として、去年から新しく設けられた授業らしい。内容は情報検索・データマイニング・演繹データベース・アクティブデータベース・分散データベースといった内容で、どれも分かりやすくここで初めて聞いた内容も多かったのでとてもたのしかった。ときどき入る雑談(このアルゴリズムを開発したのは IBM のどこ研究所の誰で、その人はこんな感じ、みたいな)がおもしろい。NAIST でおもしろかった授業のベスト3に入れたい。

評価はレポートと試験で試験は持ち込み可だし、うち1問はレポート(2題)と同じ問題をさらに簡単にしたバージョンだったので、評価としてはとても楽だと思う。内容おもしろいから成績評価とかうるさく気にしないで聞いていればよいので、ぜひみなさん履修しましょう。III期の授業はおもしろいものでも履修者が少なくて非常に気の毒。(というかI期II期の授業はつまらなくてもみんな押しかけるのがどうかと思う)

論理生命学 [石井・作村] シラバス

機械学習の話が半分と、システム生物学の話が半分。松本研からは機械学習の話を聞こうと思って参加して、生物学は勉強していないのに半分システム生物学の話で大変だったという話は聞いたが、課題と期末試験は選択制なので、成績評価にはそこまで影響はないという感じ。

機械学習系の話はクラスタリングや SVM やパーセプトロンの話に加え、最後は強化学習のトピックまで。課題はパーセプトロンと自己組織化マップを実装するという課題を選択したので、課題もなかなかおもしろかった。課題までやって初めてかなりいい授業だと思った(でも課題発表から2週間でプログラム書くのはしんどかった)。機械学習系の課題はEM アルゴリズムとパーセプトロンと強化学習からの選択だったのだが、論理生命の人は全部解いて出す人もいたらしい。さすがやる気あるな。

情報生命学II [川端・宮崎・土井・杉浦・石井] シラバス

先学期の情報生命学Iよりは発展的内容を扱う、らしいが、正直なところどれもそんなにうまく構成されていなかった。情報生命学Iはバイオの学生もけっこう(半分以上?)いたのだが、この授業は1人2人しかバイオの学生がいないのに、情報科学科の学生とバイオの学生両方の共通部分向けに作っていたので、情報科学科の学生にとっては生物系の話はよく分からないし、情報系の話は簡単でおもしろくない、というよくない状態になっていた。

とはいえ最後の課題を解くのはけっこう勉強になったので、せっかく発展的な内容を扱うのでもっと問題解決型の授業にすればよいのでは、と思った。(バイオインフォマティクスIIがそれに相当するといえばそうなのだが、あちらはけっこう突っ込んでやるので、もっと1時間くらいで終わる課題を毎回出すとかそういう感じのを想定している) 評価は出席と最後の課題(8問中から4問選択)。

バイオインフォマティクスII [金谷・石井・川端・宮崎・杉浦・作村・黒川] シラバス

2人くらいのチームを作ってプログラミングや実験をして最後の授業時間でプレゼンテーション。完全に計算機を使ってアルゴリズムを実装する話からデータの可視化、もしくは電子顕微鏡を使って分子を見る話まで幅広いので、バイオの人も情報の人も楽しめると思う。授業は全部で4回。最初の1回は研究室ごとの研究テーマ紹介で、やりたいテーマがあったら直にその研究室の人と交渉して演習に入り、間の2回(計6時間)で演習(研究室に分かれてやるので必ずしも時間通りになるとはかぎらない。よく言えば融通が利く。自分は最初の3時間休んだがだいじょうぶだった)、最後の1回が発表、といった感じ。評価は最後のプレゼンテーション来れば無条件で60点(つまり単位は出る)、残りは各研究室の担当教官(10人くらい)がそれぞれ評価をつけて平均する、といったふうにつけるらしい。

プレゼンテーションは発表7分質疑3分で、みんなだいたい発表は7分に収めて作っていたが、質疑は先生方のツッコミがおもしろくてオーバー気味だった。(たとえば実験データと理論値がうまく合わないで「これは理論が間違っているのかそれとも実験が間違っているのですか」とか「結果はともかくこの実験やってたのしかったですか」とか)

演習時間が正味6時間で完結するように作られているそうなので、実際はそんなに難しいテーマが出るわけではなく、研究室によっては実験のお膳立てまで全部終わっていて、プレゼンテーションも資料のテンプレートがすでにあるので値を埋めるだけ、というような研究室もあるようだが、自分の選んだテーマは「遺伝子発現データのAdaBoostによる判別」(発表に使った PowerPoint 資料)で、資料からプログラムから全部自分で作ったのでたいへんだったが、TA の人と助手の人がバグ取りや最適化からプレゼンテーションに関するコメントまで親身に面倒見てくれたのでとても助かった。プログラムの実装と実験とプレゼンテーションの準備全部合わせると20-30時間はかかったが、満足のいく授業であった。バイオインフォマティクスとか機械学習に興味のある人にはおすすめ。

小町守 (奈良先端科学技術大学院大学),
Mamoru KOMACHI (Nara Institute of Science and Technology)
Last modified: ÌÚÍËÆü, 21- 9-2006 20:28:15 JST