情報学研究科 知能情報学専攻 (京都大学) に合格しました。

私事ですが、京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻に合格しました!
知能情報学専攻の研究室に 4 回生で配属されていて、その研究室に内部進学する予定です。 記憶に新しいうちに感想、やったこと等をまとめておきます。

内容の正確性は保証できません。ポエムとして読んでください。

異常な倍率

あのさあ、うち定員 33 名なんだけど...(倍率 3.12) f:id:emo_nosuke:20190810071243p:plain

出題範囲・配点

今年 (2019) から変更になり、数学(とアルゴリズム)が必須になりました。
Wolfram Alpha 持ち込み可にしてくれ

配点は英語100、情報学基礎100、専門科目100 になります。
(一説によると)口頭試問はボーダー付近の人が呼ばれて、それによって合否が決まります。

専門科目どれを解くかですが、学部で履修した機械学習情報理論と独学した統計学のうち 2 問を解くことに決めていました。

英語 (TOEIC)

結果が揃ってくる 6 月頃に何点必要か論争が起こりましたが、900 点前後あれば大丈夫だと思います。(受験する研究室同期は皆 900 超えてました)

はやめに受験を始めて、何回か受験しておくことが重要だと感じました。

情報学基礎

アルゴリズムとデータ構造に関しては「競プロやっているので勉強の必要なしw」としたかったのですが、たいして競プロできていない(みずいろ)ことに気づいたので真面目に過去問を解きました。

数学は過去問以外にも
入門微分積分 https://www.amazon.co.jp/dp/4563002216/ref=cm_sw_r_tw_dp_U_x_vVItDbJMW3Q3Q

線形代数学―初歩からジョルダン標準形へ https://www.amazon.co.jp/dp/4563003816/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_U_Y2ItDb4B83GQ9
あたりを教科書として読みました。薄いですがこれで必要十分だと思います。

その後これを解きました。
詳解 大学院への数学―理学工学系入試問題集 https://www.amazon.co.jp/dp/4489003897/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_U_s5ItDbBX6KJPZ

専門科目

情報理論機械学習は授業資料を復習してから過去問を解きました。

統計は授業を取っていなかったので『統計学入門(東大出版)』を読んでからこれをひたすら解いてました。

明解演習 数理統計 (明解演習シリーズ) https://www.amazon.co.jp/dp/4320013816/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_U_CeJtDbNTZM318

ちなみに、過去問は 13 年分を 2 周しました。

当日

「なんだこの問題たちは...(困惑)」