Last modified: Fri Feb 15 14:09:00 JST 2008

宮崎大学工学部情報システム工学科 2007年度授業科目：卒業研究

単位数：8単位
対象：４年次
日程：月 14:50～18:10
教室： A-334
担当教員：伊達章
研究室番号：工学部棟 A-423
メール： date@cs. miyazaki-u.ac.jp
ホームページ：http://www.cs.miyazaki-u.ac.jp/~date/lectures/2007gstudy/index.html
オフィスアワー：木曜日 18:30--19:30

正式なシラバス Start Smalls
画像の課題音楽の課題短時間フーリエ変換 C言語でフーリエ変換 SVM
昨年度のページ研究室メーリングリスト

概要

4月，5月の目標
- 研究室に毎日来て作業する習慣を身につける．
  - 文献の探し方を身につける．
    和文： CiNii，英文： HighWire，宮大図書館の情報検索
- 研究ノートの付け方を身につける．
  - その日に実行したこと，気づいたことを簡潔に記述．
  - 在室時間とコンタクトタイムを記述．
- 数理の基礎と計算機プログラミングを身につける．
  - LAPACK （線形代数：固有値，固有ベクトル，主成分分析）
  - FFTW （応用数学2：フーリエ変換）
  - 情報量（確率・統計，情報理論と確率論）
- 神経回路モデルの基本3タイプを理解する（生体情報システム，パターン認識）．
  - 3層のニューラルネットワーク
  - 連想記憶モデル
  - 自己組織化マップ
- 計算機環境に慣れる．
  - コンピュータで，音声，画像（静止画，動画）が楽に扱えるようになる．
  - tgif, gnuplot, LaTeX が自由自在に使えるようになる．
9月
- これまで読んだ論文から自分の納得する一編を選び，それについて論文紹介を行なう．レジメを書き，コンピュータを使ってプレゼンテーションをおこなう．
10月
- 3年生向けに研究紹介をおこなう．
1月
- 卒論概要提出
2月
- 卒業論文提出，卒業研究発表
発表資料
- 岩井：配布資料プレゼンテーション
- 小河：配布資料プレゼンテーション
- 中釜：配布資料プレゼンテーション
- 平部：配布資料プレゼンテーション

心得

幼稚なシステムでも動けば達成感を味わえるため，卒研では自分で作ることを重視しています．

自分が心の底から面白いと思える研究をする．
と言っても「何が面白いか」頭の中で考えていたのでは前に進まない．
講義でおこなうような演習問題を，もう一度意味をよく考えてみながら，いくつかやってみる．
1. 自分でコードを書き，動くものを作ってみる．
2. 稚拙でいいので，とりあえず動くものを作りあげる．
3. この過程で，何か問題（疑問点）が発生すれば，その解決策を考える．
4. 問題が難しければ，もっと簡単にすればいい．
5. できたら，あとは改良あるのみ．より一般化をめざす．
6. 誰か他の人がやっているかも，と探し続ける必要はない．
7. 他の人が既に同じことをしているかもしれないが，後でそうであることがわかったら，自分の結果と比べてみる．まったく同じでもあっても，それはそれでよい．独立に同じ結果を得たのだから．残念かもしれないが，他人の論文を必死に読んで物事を理解するよりは，自分で最初から問題を解決したほうが楽しいし，より深い理解が得られるはず．それは今後につながると信じよう．
8. 当初，自分が「何をやりたかったのか」その動機を忘れないよう心掛ける．
「具体的な問題」が見つからない場合
1. 教員をつかまえておしゃべりしながら，面白い問題はないか考える．
2. どういうことが問題になっているか教えてくれ，参考文献もいくつかくれる．
3. 何をやればいいかも教えてくれるかもしれない．
4. ただし，研究をしていない段階では，その話の重要性は残念ながら理解できない...
5. 理解できた気がしても，指導教官の言うことをドグマ的に信じることは危険．
6. 危険だけれども，信じてついていけば，いつかその重要性が理解できるかもしれない．
7. 結局，20代の自分のセンス（直感的に感じたこと）を信じたほうがよい．
8. いろんな人と話をし，自分で調べ，自分で決める．
9. なお，具体的な数理モデルの問題に対しては，指導教員は正確に答えてくれるはずです．
何か分からないことがあったら，まず考える．知識は Google で得る．
普段使っているものの，ごく些細と思われる改良，工夫を努力することも重要．

研究資料など

Scholarpedia: Neuroscience, Computational neuroscience, Pattern Recognition,
スカラーペディアとは

文献（論文）

Brian W. Kernighan, Rob Pike: Algorithms and Data Structure. In: The Practice of Programming, Addison Wesley, pp.29-59, 1999. アルゴリズムとデータ構造.
Brian W. Kernighan, Rob Pike: Design and implementation. In: The Practice of Programming, Addison Wesley, pp.61-84, 1999. 設計と実装.
西村明，足立整治, 音楽音響のための Octave/MATLAB プログラミング, 音楽音響研究会資料, MA2003-13, pp.1-10 (2003)
John J. Hopfield, Searching for memories, Sudoku, implicit check-bits, and the iterative use of not-always-correct rapid neural computation arXiv.org > q-bio > arXiv:q-bio/0609006
John J. Hopfield: Hopfield Network, Scholarpedia, p.11216, 2007.
Marvin Minsky: Perceptron , Scholarpedia, 2008.
Peter Foldiak, Dominik Endres Sparse Coding , Scholarpedia, 2008.
Teuvo Kohonen, Timo Honkela Kohonen Network , Scholarpedia, p.7421, 2007.
Christoph von der Malsburg: Binding Problem , Scholarpedia, 2008.
Miller Puckette, The Theory and Technique of Electronic Music
小高知宏，楽譜に記述された平均律和音情報から純正律和音情報を再構成する知識処理システム, サウンド第12号, pp.8--11, 財団法人サウンド技術振興財団 (1997)
M. D. Plumbley, S. A. Abdallah, T. Blumensath, M. E. Davies: Sparse representations of polyphonic music, Signal Processing, vol. 86, no. 3, pp. 417-431, March 2006
T. Blumensath, M. E. Davies: Sparse and shift-invariant representations of music , IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol.14, no.1, pp.50-57, January 2006.
甘利俊一：独立成分分析とその周辺, シリーズ統計科学のフロンティア第5巻多変量解析の展開--隠れた構造と因果を推理する， pp.1-63, 岩波書店，2002.
Edvard Moser, May-Britt Moser: Grid Cells, Scholarpedia, p.16073, 2007.

文献（教科書）

これなら分かる応用数学教室：最小二乗法からウェーブレットまで（金谷健一, 共立出版）

成績の評価基準

物事をより深く理解しようとしているか．（当初，理解できなかった数式の意味など）
書くこと： 1. 論理的に， 2. 簡潔に， 3. 分かりやすく，書けているか．
話すこと：分かりやすく整理して聞き手の立場になって話しているか．
（少しは）調べているか（読んでいるか）．
質問に答える際，いいかげんな返答をしていないか．（例：理解してないのに「はい，そうです」）
研究内容の面白さについての確信をもっているか：研究の動機，研究をおこなった経緯
自分で考えたことが卒業研究になっているか．

自己申告してください

達成感を味わえた．（今までずっと理解できなかったことが理解できた，など）
自分が心の底から面白いと思える問題が見つかった．

研究室のルール

研究室のミーティングは月10:30--，木の 15:00 から．
ゴミ捨ては木曜日の午前中．

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宮崎大学 工学部 情報システム工学科 2007年度 授業科目：卒業研究

概要

発表資料

心得