たくさん寝太郎の寝床

大阪在住大学生オタクのブログ

大学に入ってからの話

こんにちは、たくさん寝太郎です。

 

昨日は応用情報についての記事を書きました。

 

kaworu-mk6.hatenablog.com

 

上の記事だけでは50時間ほどの勉強だけで受かったように見えますが、実際下地のない非情報系の学生が数十時間の勉強で応用情報に合格するのは難しいと思います。

ということで今日は私が大学に入ってからどのように情報学について独学で学んだかについて紹介していこうと思います。

 

〜大学1年〜

この頃は2浪したのに某旧帝に0.8点差で落ちたり2年半付き合った彼女に振られたりと踏んだり蹴ったりな時期でした。(唐突な自分語りはブログの特権)

まだ情報系についての興味は無かったのですが友人の勧めでPythonに少し触れ始めており、とりあえずオススメされたPythonスタートブックを読んでいました。初学者でも1ヶ月程度で読めましたし、大変分かりやすい内容でした。

Pythonスタートブック [増補改訂版]

Pythonスタートブック [増補改訂版]

 

 

〜大学2年・春夏〜

この頃からぼんやりと情報系への興味が出てきました。

とりあえずPythonについてもう少し学んでみようと思い図書館で様々な本を借りてみましたが、記憶に残っているのは以下の2冊です。

 

たのしいプログラミング Pythonではじめよう!

たのしいプログラミング Pythonではじめよう!

 

 

 

Pythonからはじめる数学入門

Pythonからはじめる数学入門

 

 

「たのしいプログラミング」はtkinterを用いてちょっとしたゲームを作る章があるのですが、これのおかげでぼんやりとしか理解してなかったclassの概念についての理解が深まったと思います。

Pythonからはじめる数学入門」はmatplotlibやsympyを用いた図形描写や数値計算や統計処理などの方法が載っており、これらの知識は今でも大変役立っています。

 

〜大学2年・秋冬〜

この辺りから情報系の勉強が増えてきました。

とりあえず情報といえば計算機科学みたいな偏見があったので、Amazonで良さげな入門書を一冊買ってみました。

 

計算機科学入門

計算機科学入門

 

 正直言って難しかったです。

1〜3章はアルゴリズムの理論・4章はハード・5章はソフトの話なのですが、4章で一度挫折しました。

どの章もかなり詳しく書かれており、計算機についての本質的な理解は深まるのでオススメの一冊です。

(計算機科学はこの本しかやってないので他のオススメがあれば教えて欲しい)

 

そして次は機械学習界隈で有名な「ゼロから作るDeep Learning」です。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

オタクな私は「自分好みの人工知能を作ってコミュニケーションを取ってみたい」という理由から機械学習に興味を持ち、とりあえず有名なこの本を読んでみました。

back propagationなど理解が難しいところもありましたが、全体的に初学者でも分かりやすい内容だったと思います。

そういえば先日知ったのですがこれの続編が出るらしいですね。院試が終わったら買ってみようと思います。

 

 

とりあえず大学1〜2年はこんな感じです。

大学3〜4年は基本情報を受けたりLispに触れたり論理学に触れたりと長くなるので後日更新しようと思います。

 

 

 

 

そういえば昨日ブログを開始してから1日で50アクセスありました。嬉しかったです(小並感)

読者登録とかいいねとかしてもらえると嬉しいです。コメントとかも待ってます( ´ ▽ ` )ノ