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。

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

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。

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。

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。

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

情報理論と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。

ちなみに、過去問は 13 年分を 2 周しました。

「なんだこの問題たちは...(困惑)」