情報エレクトロニクス学科. 知能情報学専攻; 社会情報学専攻; 先端数理科学専攻; 数理工学専攻; システム科学専攻; 通信情報システム専攻; 過去入学試験問題について. 社会基盤学コース; 国土政策学コース 情報エレクトロニクス学科. 情報理工学コース・電気電子工学コース・生体情報コース・メディアネットワークコース・電気制御システムコース; 機械知能工学科. 今回は、東京大学の大学院の情報理工学系研究科にある専攻の一つ、 そもそも知能機械情報学専攻ってどんなことを研究しているのでしょうか。 東京大学大学院情報理工学系の知能機械情報学専攻の 実世界における形態、運動、構造、機能に関する情報学を統合し、自然や人間と調和する知的な機械情報システムを創造的に構築することを目的とした教育・研究を行う。 ロボティクスや、今よく耳にする人工知能、バーチャルリアリティなど、ザ・ハイテクといった感じの研究内容が多いイメージです。 大まかなイメージが掴めたところで、実際どんな研究室があるのか見てみましょう。 知能機械情報学専攻では、全部で８つの研究室があり、ロボティクス、システム工学、脳型情報処理機械などの研究をしています。 研究内容も大事ですが、研究室の 詳しくはこちらの記事で紹介しておりますので、そちらを参考にしてください！ 入試を受けるについてやっぱり気になるのは 東大大学院情報理工学研究科知能機械情報学専攻の倍率は、平成２９年度で 倍率はここ五年でほぼ変わっておりませんが、平成２９年は志願者がここ五年で最高となりました。 今後AI、人工知能などが生活の一部になることを考えれば、かなり 実際に合格するには、嫌でも試験を受けなければいけません。まずは試験科目を把握して、敵を知りましょう。 知能機械情報学専攻の試験科目は、大きくに分かれております。 試験日は８月の下旬ごろに二日間かけて行われます。１日目が筆記、２日目が口述です。 それぞれについて説明していきます。 一般教養科目とは、情報工学系研究科の全専攻に受験する人が一律で受けるテストの事で、 ただ配点が専門科目に比べて一般的に低いことが多いので、差がつかないとも言えます。 専門科目は、各専攻に特有の試験が出ます。よって、自分の受けたい専攻が決まればこの部分を徹底的に勉強する必要があります。 口述試験については調査中です。 ではまず一般教養科目についてそれぞれの科目で説明していきます。 数学に関しては、全３問で、 の３問が出題されます。 選択問題はなく、 情報理工系研究科の数学対策については、 また、問題を解くには演習も欠かせません。参考書だけで勉強して試験に挑むのは、戦略を本で覚えただけでスポーツ大会に出るようなものです。 こちらで勉強すれば、院試を突破するのに十分な知識をつけることができます。さらに、オススメの参考書もご紹介しております。線形代数学、微分積分学、常微分方程式、確率統計の記事をご参照ください。 最後に不可欠なのが過去問演習です。 きました、 ただ、情報理工学研究科のTOEFLは、システムが少々複雑で、気をつけるべきことがあります。 こちらの記事で詳しくご紹介いたします。 知能機械情報学専攻の専門科目は 出題され、 の 機械系関連分野は、 の 情報系関連分野は の この７科目をしっかり勉強すれば、必須問題の「知能機械情報学に関わる基礎的知識を問う問題」は対応できますので、この７科目をしっかりと対策する必要があります。 とは言っても、勉強する分野のタイトルだけ言われても正直どんな風に勉強すれば良いかわからないですよね。 問題の雰囲気、傾向を掴むために必ず 知能機械情報学専攻の各科目に対し対策するには、参考書と おススメの参考書についてはこちらのサイトで紹介しております！ 出願などの入学に関する手続きは、知能機械情報学専攻の こちらの二つの書類は受験するなら 過去問は絶対使ったほうがいいです！ご検討をお祈りしております！ 早起きがムリで、なんとか就職しないで生きようと頑張っている東大院生。学部では量子コンピュータ、院ではAIを研究中。勉強効率化中毒者。現在プログラミング、ブログ、Youtuber、電子書籍、アフィリエイト、マジシャン活動してます。「現代だからできる勉強法」や「おすすめ理系参考書」を届けます 京都大学知能情報学専攻 知能情報学は生体、とりわけ人間の情報処理機構を解明し、これを高次情報処理の分野に展開することを目的とした学際的な学問領域です この記事では，学部時代ろくな勉強もせずにひたすら勉学以外のことに打ち込み続けた私が，なんとか知能情報学専攻に合格するまでに何をどのようにしたかをまとめていきます。私自身，ポエムにならないように気をつけます。ベースとなるのは，学部生（もしくは高校生や社会人の方々）が京大情報学研究科の知能情報学専攻に進学するための指針となるような内容です。読みたい場所へジャンプ！まずは，外部の私がどのようにして知能情報学専攻に合格することができたかの流れをお伝えしていこうと思います。下で，各項目について詳しく見ていきたいと思います。まず最初は，情報学研究科や知能情報学専攻の入試に関する情報を集めるところから着手します。何をするにしても，まずは●情報源は，大きく分けて「情報学研究科HP」と「知能情報学専攻HP」があります。当然と言えば当然ですね。情報学研究科のHPには，基本的な入試情報や，その他院に関する説明があります。知能情報学専攻のHPには，各研究室に関する情報や，3年分の過去問を閲覧することができます。まずは，ここらへんのHPを見ながら，情報学研究科の特徴や各専攻の色などを感じていただければと思います。例えば，先端数理は入試が早い，知能情報は倍率が以上に高い，などなどです。ここからは，参考までに各専攻の過去の入試倍率を考察していきたいと思います。詳しくは，以下の記事でもお伝えしています。データは教務掛にお願いしていただきました。改めて，2019年度の各専攻の倍率を掲載しておきます。これらの倍率も，専攻を選ぶ1つの材料となると思います。これからも，知能情報の入試は戦争状態が続くと思います。上記HPを参考にしながら，自分の希望する研究室を決めましょう。なぜ，このタイミングで研究室を決めてしまうのか。それは，そして何より，研究室を調べていると勉強のモチベーションが高まります。自分の好きなことができる研究室が見つかれば，自然に勉強に対する意欲も湧いてくるものです。例えば，私の場合は志望の研究室が知能情報学専攻であったため，以下のような出題が決まっていました。情報学基礎は，必ず解答しなくてはならないため，勉強することは確定です。続いて，専門科目の中から自分が選択する問題を決めてしまいます。私の志望は音声メディア系であったため，「認知神経科学、知覚・認知心理学」は特に必要ない知識でした。「認知神経科学、知覚・認知心理学」は選ぶ問題は2題とはいえ，保険のために一通り勉強する方が無難でしょう。そのため，「認知神経科学、知覚・認知心理学」が消えてしまえば，残りの全分野を網羅する必要があります。しかし，外部の方にとっては，これらの内容を一から勉強していくのは非常に骨の折れる作業になります。そこで，１つのアドバイスなのですが，「形式言語理論、計算理論、離散数学」は優先度を低くしてしまうと良いと思います。というのも，過去問の傾向からこの分野は難しい問題が出やすく，学部時代にグラフ理論や形式言語理論に馴染みがない人でない限りパッと答えるのは厳しいからです。また，網羅すべき内容が多岐にわたってしまうという点も指摘できます。以上をまとめると，勉強すべき内容は以下のようになります。他にも，英語のスコア提出に当時の愚かな私はIELTSのスコアも提出できるものだと思い込んで，意気揚々とIELTS対策をしていました。しかし，使えるのはTOEICかTOEFLのスコアだけですので注意してください。IELTSがダメだと分かった私は，留学も考えていたため，TOEICではなくTOEFLを選択することにしました。しかし，正直なところ，知能情報学専攻の「TOEIC⇆TOEFL」の換算は当時に得た知見やノウハウは以下の記事にまとめてあります。●目指したい研究室が決まれば，早速アポイントを取って見学に行くとよいと思います。目的は，大きく分けて３つあります。１つ目は，２つ目は，最後は，おすすめはオープンキャンパス等のイベントを活用することです。他の研究室も併せて見学することができるため，特に遠方の方はオープンキャンパスの情報をよく調べておくとよいと思います。さて，ここからは具体的な勉強方法についてお伝えしていこうと思います。まず，簡単な方針を共有しておきます。まずは，参考書を利用して勉強しようとしている分野の概要を把握します。以下の記事で，私が院試勉強に利用した参考書をレベル別に列挙していますので，ぜひ参考にしてください。●これらの参考書を利用すれば，勉強しようとしている分野がどのような立ち位置なのかを確認することができます。暗中模索で勉強することほど辛いことはないと思いますから，まず最初に大枠を掴んでしまうことは非常に大切なことです。続いて，京大の授業資料を完璧にしましょう。なぜか。それは，●ですので，自分が勉強する分野の授業資料は必ず集めるようにしてください。外部の方は，研究室見学に行った際に先輩に相談するとよいでしょう。また，1人でも京大生の繋がりがあるのであれば，その方に土下座してでも集めてもらうようにしましょう。もし，何の繋がりもなく途方に暮れている場合は，私に連絡してくれれば何かしらの策は打ちます。その場合は，授業資料がない分野は，指定された教科書を読むようにしましょう。あとは，内容としては，上でお伝えしたように「英語対策」「分野の大まかな網羅」「過去問研究」です。具体的な内容は，当サイトの記事を参考にしていただければ幸いです。ここで，少し私の話を挟みたいと思います。特に外部生に向けてのメッセージにはなってしまいますが，ご勘弁ください。お伝えしたいこととしては，苦労して今の研究室に入れて本当によかったと思っているということです。周りのレベルの高さはもちろんのこと，学生に対する教育体制や授業の質など，申し分ない教育環境が整えられていると思います。この記事を執筆当時は，まだ入学してから半年しか経っていませんが，学部４年間を凝縮したほど濃密な時間を過ごすことができています。私が知能情報学専攻を目指そうと決意したのは，学部３回生の秋頃だったかと思います。決意はしたものの，周りに助けを求める人が全くおらず，まさに暗中模索しながら院試対策を行いました。過去問を見たときに，パッと見てそれぞれが何の分野に対応しているのかが分からないレベルからのスタートでした。信じられたのは勉強することだけで，暇さえあれば何かしらのインプットかアウトプットをしていました。トイレをしている間に自分の間違えポイント集を暗記し，食事を取っている間に単語帳を暗記し，シャワーを浴びている間にスピーキング練習を行いました。本当に発狂しそうな体験でした。しかし，月並みな言葉ですが，今の自分を形作っているのは当時の辛い経験だと強く感じています。でもでも。こんな辛い経験を皆さんにはしてほしくないと思っています。この考えから，私はブログを始めることになりました。このブログでは，私が苦労して身につけたノウハウやアイディアなどを分かりやすい形で正確に発信することを心がけています。ですので，知能情報学専攻を目指される方であればお気軽にご相談していただければと思います。受験を攻略するにあたり，過去問研究は避けては通れない道です。私は何十周したか覚えていませんが，最低でも10周はするようにしましょう。答え覚えちゃうくない？と思われる方も多いと思います。もちろん，１週間で10周するわけではなく，１年程度かけて10周するのです。忘れかけていた頃に取り組むのが一番効果があります。一応補足しておくと，大学の学問という視点からすると過去問を回しまくるのはあまり得策ではありません。演習問題を解く能力ばかりを身につけても，本質的な能力は身につきにくいからです。ですが，この記事ではみなさんが，大学院で最高の環境を手に入れるためにどのような方針で勉強していくのが良いのかをお伝えするものです。ご了承いただければと思います。当ブログの１つのアウトプットとしてみなさんが努力できるような環境を作れるように，私も最大限のお手伝いをさせていただきたく思っています。本ブログの最も深いモチベーションは，まさにそこにあります。院試対策に限らず，大学院の生活や研究内容，就職活動の相談等もできる限りお受けしたいと思っています。お気軽にご連絡いただければと思います。こんにちは、知能情報学専攻を志望している者です。入試の詳細について詳しくまとめて頂きありがとうございます。かずっちょ様こんにちは。大変ためになる記事をありがとうございます。機械学習の勉強について質問させてください。長文になってしまいましたが、お時間ありましたら回答頂けると助かります。Suzuki様コメントありがとうございます！またご質問等あればお気軽にコメントしてください！ご回答ありがとうございます。非常に参考になりました！