院試の話 part 4.(筆記・面接編） - たくさん寝太郎の寝床

こんばんは、たくさん寝太郎です。

前回は英語について書きましたが、今回は数学・情報の勉強について書こうと思います。

5月にTOEICが終わり、6月初旬から院試を意識した勉強を始めました。

まず過去問を数年分眺めどのような事をすれば良いか分析することからスタートです。

情報基礎・数学基礎・数理解析・情報物理から2題選択とは言え物理は専門外なので実質3分野から2つ選択でした。

「数学科やし数学2題選べば楽勝やろ（ﾍﾗﾍﾗ）」と楽観的な気持ちでいたのですが...いざ問題を見ると数学基礎は線型計画・双対性、数理解析はFourier解析・Laplace変換などあまり学部でやってこなかった内容が含まれていました。

とりあえず線型計画の本を2週間程度で1冊読みましたがあまり知識が身に付かなかったので、「解析で8割取って、情報基礎で5割くらい狙おう」と方向転換しました。（この時点で院試2週間ほど前です）

試験日の10日ほど前から先日紹介した応用解析要論を読みまくり、空いた時間でアルゴリズムの復習をしていました。

使用したアルゴリズムの本はこれです。

ただ、アルゴリズムはこの本のおかげというより計算機科学や応用情報を勉強していたおかげで解けた感があります。この本もかなり分かりやすく初学者にはオススメですが。

筆記対策に関してはこれくらいです。

応用情報の時にも書いた気がしますが、過去の様々な分野の勉強の積み重ねの方が大事なのであまり参考にならないかもしれません。

面接に関しては以下のサイトを参考にしました。

筆記が終わり意気消沈し1日目は帰宅してから寝るまで何もしていなかったのですが、2日目の朝「流石に何も面接の準備をしないで行くのは無茶だろう」と思い「院試　面接」でググったときに一番上に出てきたのがこのサイトでした。

「スーツ着るの面倒臭いし私服でええやろ」と思っていたのですが（非常識）、このサイト曰くスーツで来る学生が殆どとの事でしたので家を出る30分前にクローゼットからスーツを引っ張り出してきました。

実際会場でも学生は全員スーツだったので私服で行かなくてよかったと安堵しました...。

メジャーな質問への返答はある程度考えていきましたが、実際に聞かれた内容は「志望動機、なぜ人工知能に興味を持ったか、過去にどのような学習をしてきたか、機械学習を使って実際に何か作ったことはあるか、英語に苦手意識はないか、卒業してからの進路はどう考えているか」といったものでした。

学部では数学科ということもあり学習内容や分野に興味を持った理由を聞かれたのかもしれません。

面接は専攻の教員が勢揃い（10人くらいいたと思います）という圧迫感を感じるものでしたが、穏やかに話を進められました。

話の途中でback propagationについて話したのですが詳しい内容を聞かれ答えられなかったのだけが不安要素だったので、曖昧な知識はあまり話さない方が良いと思います。

長くなりましたがこれにて院試の話は終了です。

院試を受けようと思っている方はもっと早くから準備をしておくともっと楽に合格できると思います。頑張ってください。