スムーズに分かれることもあれば揉めることもあるのが3年次の実験班分け。機材都合等理由は様々ですが、ある程度制限がつくのは仕方ないということでごめんなさい。今年は長田先生の情報システム班が人気。シス管にももう数名入ってもらえると嬉しいかもね。逆に現メンバが入れなかった（？）のは申し訳ないが笑えました。決め方に賛成した後でやり直すのも変だし、仕方ない。ジャンケンの弱さを呪おう。 あれこれやってたらあっという間に夕方に。明日1限目の授業あるの忘れてたので、これから準備〜。

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大学院のデータマイニング論。留学生の特別プログラム向け講義と同時開講にしているので、留学生がいる場合は英語にしてます。 内容は、前半6〜7週間で教科書輪読で基礎を身につけてもらって。後半で論文輪読。やり方は置いといて、教科書だけとか論文輪読だけとかのスタイルが多そうですが、そもそもこっち方面の知識がほぼない学生も来るので、こういう形にしています。 はじめての開講年は受講生数名だったのが、翌年以降少しずつ増えてて。今年は21名らしい。部屋サイズも含めてちょっと過多気味なのだけど、制限かけたりしようかなぁ。興味ある学生の受講を断るのは勿体無いと思うので今の所教室に入る分には詰めてもらってるけど、流石にあの部屋に21名はちょっと。

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まだ授業調整期間入ったばかりなので、今週は仮日程での実施。来週からは「火曜日3限目」で実施できそう。 それなりにゼミで発言してくれる（＝参加することを意識している）学生もいますが、流れに任せるだけでは「その場にいるだけ」になることもあるので、例年以上に意識的に質問を投げかけて。正解を求めてる訳ではないし、そもそも正解があるわけでもなく。議論の種を蒔いてみたり、育てて枝分かれしたり、振り返って現在の立ち位置を見直してみたり。 論文なり書籍なりの輪読でも同様ですが、分かりやすいものを読んでも不十分で。「関連付ける」「俯瞰する」「細分化する」みたいなことを様々な方法で「自分で試行錯誤することで腑に落ちる」ものだよね。別の言い方をすると、映 …

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いつ頃からか忘れてしまいましたが、今では大学全体でシラバス提供が強く義務付けられてます。逆に言えば昔はそこまで徹底していなくて、シラバスないか、あったとしても項目ばらついてたりで、良くわからないことも少なくなかった。 情報工学科ではJABEE認定のタイミングでシラバス見直し徹底。私はそのタイミングで着任だったこともあってシラバスの書き方、何を達成させたいのか、それをどういう方法で提供し、どう評価するのか、必要な前提知識はなにか、発展課題はといった事柄を踏まえて授業設計する方法を間接的に学べました。 一方で、シラバスが万能という訳ではないです。極端な例としては「シラバスに書いてないことはやるな」みたいなこと言われると、あえて抽象的に書 …

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入学式そのものはまだ先ですが、関連イベントが昨日から始まってます。お金ないならコンベンションセンターとか使うの辞めたらと思うけど、それはまた別の話か。 macOSを購入してもらい、先輩方によるインストール大会を通して必要最小限のセットアップを終了。例年だと大きめのパッケージも（brewなりpyenvなりで）当日ダウンロードする形でしたが、今年はそこを必要最小限に抑えることでダウンロード待ち時間がかなり抑えられ、全体としてスムーズに進んだようです。 Apple ID登録の際に、登録ボタンが画面外にあって。スクロールしたら良いのだけど、画面外にあるというのは直感的に分からない（スクロールバーがデフォルトで表示されない）。ここで躓いてる新 …

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来週から授業開始ということでそろそろ新配属生も含めたゼミ準備。1年間の流れ、テーマの決め方、ゼミの進め方、といった研究活動に関する共通認識を持つためにプレゼミしました。 週ゼミは、これまではずっと「毎回全メンバの進捗確認して討論」してたのですが、メンバ増えてきたので何かしら対策が必要。週あたりの回数を増やすか、全メンバを一度にやるのを諦めるか。ひとまず2週に一度回ってくる形でやってみようということで調整。 googleドキュメントで全員がメモできる方法はあまりうまく機能していないので、強制的に討論メモを記録する担当を割り当ててみることに。なるべく参加者へ質問（疑問）も投げる予定ですが、どうなるかしら〜。

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授業に限った話ではありませんが、何かしら情報伝達するならば「どのような相手を想定しているのか」、「どのぐらいのコストをかけられるのか」等を踏まえ、状況に応じてよりベターな手段というのがあるでしょう。 小学生向けプログラミング（orプログラミング的思考）の教育においては、論理的な思考力を育むということで、そもそも「プログラミング言語を用いたプログラミングをしない手段」も許容するようです。アンプラグドコンピュータサイエンスとかアンプラグドプログラミングと呼ばれてて、コンピュータを使わず、思考法を学ぼうとするやり方もその一つ。 勿論これはこれで学べる所は大いにあるでしょう。その一方、上記に限らずどんな手法にでも言える話ですが、「銀の弾丸」 …

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iNetSec MPなお話。トラフィックやりとりの動作のみが対象になりますが、ミラーポート経由で動作ログを蓄積＆分析し、異常検知っぽいことをやるらしい。ブラックリスト的なやり方ではないので、実際にまだ知られていないマルウェア（だったかな）検出した例が出始めてるとか。誤検出もあるだろうけども、そのあたりのチューニングどうするのかはまだ良く分からず。というか製品的には「検出＝ブロックではない」ので、recallをどこまで高めにしたいかというユーザ側の希望も関わってくるのだろうな。 P.S. 有名だと思うけど知らない人もいるようなので、monument valleyオススメ。

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2019年度前期の担当は、プログラミング1、プログラミング演習1の一部（多分）、実験3（データマイニング班）、3年次向け工学科融合科目のサポート、大学院のデータマイニング論、です。 プログラミング1（Python）は、演習1の方が赤嶺先生に変わることで名目通りの「プログラミングの演習」も盛り込もうとしてくれているので、それに合わせた修正をしていく予定です。課題もそうだし、授業中にやってるペアプロの内容もそうだな。 データマイニング班の方は、このタイミングだとまだ3年次は機械学習の講義受講していないので、基本的には例年通りになる予定。ただし、旧実験班からずっと続けていた「開発依頼し、受託する形」は辞めにしてしまおうかと。主な理由は、「 …

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<blockquote><p> [ その1 ] なるべく差別化をしようとすると、(a)応用編、(b)前処理テクニック、(d)自然言語処理編、(c)実践編あたりに分かれるのかな。 そろそろ大枠を固めようということで、上記(b)+(d)+(a)の組み合わせを想定してシラバス書き始めてます。教科書は指定せず、参考文献を提示し、メインはこちらで資料準備する予定。参考文献として予定しているのは以下の通り。 機械学習のための特徴量エンジニアリング――その原理とPythonによる実践 データからの知識発見 (放送大学教材) 仕事ではじめる機械学習 Pythonではじめるデータラングリング――データの入手、準備、分析、プレゼ …

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