参考資料
- 過去の卒論
- 情報処理学会全国大会
- 過去の輪講の書籍
- 2024年度 Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control (2nd ed., Steven L. Burton, et.al., Cambridge Univ. Press 2022)
- 2023年度 R による統計的学習入門 (G. James et.al., 朝倉書店 2018)
- 2022年度 Linear Algebra and Learning from Data (G. Strang, Wellesley-Cambridge Press 2019)
- 2021年度 複素関数入門(チャーチル他, 数学書房, 1989)
- 2020年度 Introduction to Audio Analysis (T. Giannakopoulos, et.al., Academic Press, 2014)
- 2019年度 DSP First (2nd ed., J. H. McClellan, et.al., Pearson, 2017)
- 2018年度 Fundamentals of Acoustics (4th ed., Lawrence E. Kinsler, et.al., Wiley, 1999)
- 2017年度 Introduction to Linear Algebra (5th ed., Gilbert Strang, Wellesley-Cambridge Press 2016)
- 2016年度 数理モデリング入門 (Mark M. Meerschaert, 共立出版 2015)
- 2014年度 独立成分分析 (ビバリネン他, 東京電機大学出版局 2005)
- 2013年度 カルマン・フィルター (有本卓, 産業図書 1977)
- 2012年度 多変量解析入門 (小西貞則, 岩波書店 2010)
- 2011年度 Computational Science and Engineering (Gilbert Strang, Wellesley-Cambridge Press, 2007)
- 2010年度 MIT物理 振動・波動 (A. P. フレンチ, 培風館, 1986)
- 2009年度 Multimedia Signal Processing(Saeed V. Vaseghi, Wiley, 2007) 統計学入門(東京大学教養学部統計学教室 編,東京大学出版会, 1991) (花泉研と合同で読みました)
- 2008年度 線形代数とその応用(ギルバート・ストラング, 産業図書, 1978)
- 2007年度 数理統計学 (竹内啓, 東洋経済新報社 1963)
- 2006年度 音声工学 (板橋他, 森北出版 2005)
2025年度の卒研配属について、 質問などがある方は遠慮なく itou@hosei.ac.jp まで(@は@とし て下さい)。 学生の居室は西館5階のL-6(の北側)です。 学生の様子を知りたいときには、 そちらに行くとよいでしょう。
配属の条件
配属の条件はありません。 (2025年度の定員は 8 名ですが、もしかするともう枠は一杯かもしれないので、 この後は、絶対に情報科学研究科の大学院に進学する、 とかでない限り無理です) そもそも0次や1次投票で 希望者が定員を越えたことがありません。 万が一、越えた場合は以下の順に選びますので 注意してください。 プロジェクトAを履修したり、 予備調査や配属投票などで投票しても、それだけでは 自動的に配属を認めません。
- 大学院進学希望であること
- 3年春に伊藤担当のプロジェクトの履修者の場合、最終発表 ができそうなこと
- 卒研でとりくみたいテーマを自分で考えて、ちゃんと説明 できること
- 1,2年のときに伊藤担当のプロジェクトの履修者の場合、最終発表 をしていること
- 卒研配属希望に関して伊藤に連絡しにきた時期が早いこと (直接連絡を取った日時で判断します。 投票することを明確に意思表明して下さい。)
- MSコースの学生であること
- (特別な理由がない限り)「プログラミング(MATLAB)」を履修 していること
- (就職希望の場合)「インターンシップ」を履修 していること
- 「プロジェクト3A」(教員不問)を履修していること
テーマ
卒論のテーマは自由です (というと、本当に何でもいいんですか、と聞かれることが多いのです が、何でも構いません。音に何の関係もなくても構いません。そもそも 伊藤の学生時代の最初の専門は自然言語処理であって、 音声であっても音ではありませんでした。話し言葉ではありましたが。) が、自分で決めてもらいます。
過去の卒論は、テーマを考えるときの参考になるかも しれません。しかし、それにとらわれなくて結構です。
進め方
生データを扱うテーマが大半です。 したがって、手間がかかります。 できるだけ大学に来て研究を進められるようでないと 最低線の卒論も書けません。
ゼミは、1週間に 2 回実施しています。1回は、 個々の卒業研究の進捗状況報告です。少しでよいので、 毎週発表してもらいます。もう1回は、 卒業研究に必要な基礎的な知識を身につけるため に 専門書籍を読む輪講です。 過去にこれらに出席しなかったため、卒論発表を 許可されなかった学生もいますので御注意を。
完成させた卒論の内容は、 毎年3月に行われている情報処理学会全国大会で 発表してもらいます。