米国(短期)留学週記~最終週~
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先週(先週とは言っていない)の自分への課題ができたかどうか
個人的なやつ
- [x] PythonでLispインタプリタを作る
- めっちゃ簡単なのが書けた
- [x] TCP/IP完全理解
- TCP/IP本を読んだ
- [x] Railsでなんか作(ろうとす)る
- Onaonaのレポジトリを作った()
東大関連
- [x] 機械学習の論文(転移学習関連)を読む
- 読んだ
- [ ] パタへネを...読めるだけ
- 読んだ(終わってないです)
- [ ] I1実験のレポートだけでも...(他の課題で詰まっている...)
- 終わらない
こっち
- [ ] introduction to the theory of computationを読み終える
- 授業のスライドの復習で手一杯だった
- [ ] CLRSを6章まで読む
- 授業のスライドの復習(ry
- [x] 期末試験に備えて勉強をする(当たり前)
- 爆死しました
Stanford生活の総括
色々学びました(大嘘)
まず学んだものの中で一番大きいものは忘れないためには定期的に復習が必要だということです
ということで学んだこと(雑すぎる)を列挙していきます
日本とカリフォルニアの違うところ(と僕が感じた･聞いたこと)
以下はカリフォルニアが主語
僕は情報系なのでソースや話題は基本的にそっちの方や業界です
この情報が絶対というわけではないのであしからず
- カリフォルニアの方が物価が圧倒的に高い(ラーメン一杯で$20とか?)
- 飯がまずい(旨味という概念がまじでない)
- カリフォルニアはcompetitiveな環境
- 社会人から大学院や大学で学び直しをすることが多い(実際僕の会った人もそうだった)
- 企業の人が普通に学術的な講義をする(僕の受けていた授業はLinkedinの人でMasterを取っている人がしていた)(Summer Schoolだからかも)
- 授業は少ない種類をみっちりやるという感じ
- 課題とかリーディングが多い(これは僕が東大の課題と合わせてやった結果な気がする)
- Stanfordは敷地の半分以上が緑地か居住地で思ったより研究する場所は狭い
- 授業を受ける場所も僕はcomputer science関連の授業しか取っていないのでGatesという場所だけだった
- 夏の気候は楽
- あまり熱を貯める場所がないので昼は暑いけど夜は冷える
- ジメジメしていないので過ごしやすい
- 日常会話のリスニングの方がTOEFLやTOEICのリスニングよりも難しい(それはそう)
- 世界的には情報系で競プロをやっている人口は少ない(東大が多いだけ?)
- 1DKで家賃が最低$30,000くらいするらしく新人だと学校の同期とシェアハウスする人が多いらしい
- ホームレスとかキャンピングカーで過ごす人がいるのも嘘ではないっぽい
- ただ,流石に昇給してもそうではないらしい
- 飲食店で働いている人など電車や車で安い住宅地から通勤する人も多いらしい
- シリコンバレーすごいと思われているかもしれないけどただの田舎
日本とカリフォルニアの大学の似たようなところ(と僕が感じた･聞いたこと)
上の条件と同じ
- 優秀な学生が金がもらえるベンチャーに行って教授が困っていることもあある
- 大学の授業では復習が大事←Gitbookにまとめるのは有用だということに最後の方に気付きました
- 内容自体は時間をかけているから丁寧だがやっていこと自体は変わらない
- 違いは言語だけです
- 教授は超優秀な方ばかり
- 正規の学生に会った感じ,東大と大差があるかと言われたら多分そんなにないと思う(個人差の範囲内)
- 一人だと辛いから信頼できる友達かパートナーがいたほうがよかった(個人的感想)
- 日本だと寮生活でみんないい人なのでよかった
- 日本でも海外でも大体俺は浮く
- 年上だとうまくいくことが多い(相手の気遣いです)
- 同じ人種/文化圏同士で固まる
- ヨーロッパ組とアジア組に分かれる
- 僕はピカチュウなので寮では中間って感じだった()
- めっちゃテクノロジーがすごいかと言ったらそうでも
- やはり先進国はインフラがすでに整っていることが多いのでなかなか新しい技術が浸透しにくい
- QRコードはなく基本はクレカか現金
- 現金を使っている人も割と多い
裏話
- 他の寮ではHなことをする人のためにゴムが配られていました
- 避妊大事
- アメリカに携帯をなくしたので携帯電話がないです
- 試験時間と場所を間違えました()
こっちに来て色々決意したこと
- 彼女を見つけます
- 一人じゃ生きられないとわかったので
- 出会い系でもなんでも本気で何が何でも自分に合った人を見つけると決めました
- 一応ですが別に誰でも良いわけじゃないです
- 博士課程まで進学します
- WEB開発とCSの基礎的な知識と論文を読むことを同時にします
- WEB開発をしたいと思う機会が増えました
- 枯れた知識をいかに身につけたかが最新の知識に追いつく鍵だと思いました
- そろそろ研究する内容を考えたいと思いました
来週
学業
- I実験を進める(実装したのを実演すれば良いらしい)
個人
- Rails Guideを読破する(業務で必要)
- 寮のLINE BotをRails製にする(今まではGAS)
- RailsでOnaonaの機能を追加する
- これの加筆を進める(離散数学･アルゴリズムの加筆をして情報理論についても書き始める)
ちなみに
来学期の時間割
来学期の時間割は多分こんな感じになります
(先学期にもっと自由に授業を取りたかったのですが留学で授業も時間もちゃんと取れなかったことを若干後悔しています笑)
| 月 | 火 | 水 | 木 | 金 |
|---|---|---|---|---|
| 計算論 | OS | 生物物理学(理物) | 情報通信工学 | 言語･音声情報処理 |
| 映像メディア工学+信号解析(再履) | 人工知能 | パターン情報学(機械) | 分散システム | 電子デバイス基礎(再履) |
| 実験+電磁気(再履) | 実験 | 数理手法Ⅲ | 実験 | 数量ファイナンス特論Ⅱ(経済) |
| 実験+電磁気(再履) | 実験 | なし | 実験 | 応用統計(経済) |
- 計算論: 量子計算まで扱うらしい.長谷川先生大好きなのでめっちゃ楽しみです
- 映像メディア工学: 機械学習を使った画像処理.CVはどこに言っても大事と言われたので頑張りたい
- 信号解析: 情報理論で信号解析が出てきて興味がわきました.単位を取ります
- 電磁気: 再履.興味はないが単位をもらえないと留年します
- OS: 興味があります.PCがどう動かされているのか謎
- 人工知能: 他に授業がないので.汎用人工知能はまだまだ難しそうで扱えるドメインが限られているそうのであまり興味はないです
- 生物物理: 生物情報をやりたく,物理学はよくわからないですが生物でどのように物理学を役に立てるのか気になります
- パターン情報学: 映像メディア工学と同じです
- 数理手法Ⅲ: 最適化くらいは工学部なので学びたい
- 情報通信工学: ネットワークにも興味があるので
- 分散システム: 分散システムに興味があります.クラウドとかどういうプロトコルになっているのかとか
- 言語･音声情報処理: 正直単位がほしい以外の感情がない
- 電子デバイス基礎: コンピュータアーキテクチャを勉強して内部がどうなっているのか気になりました
- 数量ファイナンス特論: C++を使ってファイナンスに関するプログラムを作るようです.どちらも興味があります
- 応用統計: ベイズ統計やマルコフ連鎖モンテカルロ法を学ぶらしいです.長谷川研に興味がありちょうどいいかなと思いました
