筑波大学博士前期課程に社会人特別枠で入学するまでの道のり
2018年4月25日
今日は講義がないので1日中論文を読んでいたら流石にちょっと疲れたので、帰宅前に1時間ぐらいAtCoderのABC過去問を解いてリフレッシュしてから帰宅した。AtCoderは癒し。
先日seri::diaryの方に近況報告のエントリを書いたのだが、この1年やってきたことにも触れておいた方が良いと思ったので、入学までにやってきたことを過去のエントリと共にまとめてみる。
1. 研究室の先生に会いに行って配属許可をもらう
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他の大学は分からないが、筑波大学の場合は出願前に配属希望の先生に配属許可をもらう必要がある。
自分の場合は1研究室しか志望しなかったので1回しか行っていないが、第二、第三希望がある場合は、その分だけ先生の許可をもらいにいく必要がある。いつ許可をもらいにいくのがベストなのか分からないが、自分の場合は2月ぐらいに行った。4月入ると新年度で忙しくなりそうだし、12月とか1月だと修論・卒論の審査で忙しいかなと思ったのでそれぐらいの日付を選んだ。
2. 出願のための準備をする
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無事先生の配属許可をもらえたら出願の準備をする。既卒の場合は、大学の卒業証明書・成績証明書が必要だったので卒業した大学に郵便で申請した。
大学によってはそれなりに時間がかかりそうなので早めに用意しておいた方がよさそう。自分は気が早すぎて、研究室訪問から2週間ぐらい申請していたらしい。
3. 入試説明会に行ってみる
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学外の人も参加できる入試説明会をやっていたら行ってみると良さそう。自分の場合は大学の雰囲気が分かってよかった。
ちなみに筑波大学の場合は受験に必要なすべての情報がウェブに掲載されるので、説明会に出ないと分からない何かがあるという訳ではない。直接質問が出来たりするので、何か聞きたいこととかがあればその場で聞けるというメリットはある。
4. 受験勉強する
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自分は社会人特別枠というTOEIC/TOEFLのスコアと口頭試問で受験できる枠で受験した。ので、基本的にはTOEICの勉強を中心にやっていた。
ちなみにTOEICは入試までの10か月間で4回受けて一番良かったスコアを出した。
5. 募集要項をwebで確認する
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毎年5月ぐらいに出るようなのでウェブで確認する。メールで教えてくれるサービスとかはやってないので定期的に入試関連のページをチェックしてた気がする。
6. 研究計画を書く
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出願時に研究計画を書く必要があるので前もって準備しておく。自分の場合は書いたこともないし周りに書いたことがある人もいなかったので、どうしておっさんが仕事辞めてまで大学院に行きたいのか、大学院で何をしたいのか、ということをつらつら書いた気がする。
7. 出願する
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筑波大学の場合はウェブから出願手続きを行い、いくつかの書類を印刷して郵送するという手続きになっている。
あと受験票用の写真もウェブからアップロードするので、撮った証明写真をウェブからPNGでダウンロードできるサービスをやっている証明写真機を使うと便利。
8. 受験者心得を読む
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これも毎日入試関連のページを見ていて掲載されるのを待っていたような気がする。
入試当日の集合時間や場所が書いてあるのでこれを読まないと詰む。
9. 入試を受ける
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試験自体は1日で終わるのだが、仕事が忙しくて申請していても休めなかったら詰むので、念のため院試前日とセットで2日分の有給を1か月半ぐらい前に申請し、どんなトラブルがあっても院試当日だけは絶対休める体制を確保していた。*1
10. webで合否を確認する
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合格発表日当日からwebで確認できるので遠方の場合はwebで確認するとよい。
自分の場合、受かっても落ちても精神を安定させるのに時間を要すると思ったのでこの日は有給を取って朝から自宅PCの前で待機していた。
Jeff Deanとしても合格祈願されても困ると思うが、祈る対象がJeff Deanぐらいしかいなかったので見逃してほしい。
ちなみにその後合格通知書が書留で届くので、自分の受験番号目grepが信じられない場合はこちらでダブルチェックできて便利。
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11. 引っ越しの準備をする
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当時東京に住んでいたのでつくば市への引っ越し準備を始めた。
3月は繁忙期でめちゃくちゃ混むので、物件の確保を含めてありとあらゆる事務手続きを前倒して進めた。
電気・水道・ガスは全てwebから申し込めたので楽だったが、一方で運送会社との調整や不動産周りやフレッツ回線など、電話でしか手続きできないものが結構あって、仕事しながら電話をかけたり受けたりならなくて大変だった。昼休みにまとめて電話しまくったりしていた。
12. 入学手続書類を出す
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かなりの量の書類を手書きで書いて提出しなければならず、かなり気力のいる作業であった。
銀行窓口での手続きとかも必要なので、これもまた有給使ってまとめて対応した。
とりあえず入学までの準備としてはこれで全て完了となる。
13. 余裕があれば研究室訪問する
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担当教官とはたまにメールで連絡していたのだが、入学前にある程度やることを決めておきたかったので3月中に一度研究室を訪問して研究の方向性や直近のタスクについて検討を行った。
もっと早い時期に訪問してもよかったのだが、先生側の忙しい時期と自分の忙しい時期がいい感じにズレてしまっていたので、まぁこの時期しかなかったかなという気がする。ただ、この時期も荷造りとか不用品の処分をしながら仕事をしていてなんだかんだで忙しく、結局この時に決めた研究に関連する作業は、引っ越し直前の有給消化期間に入らないと何も着手できなかった。
14. 入学する
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入学式の日時、場所、およびそのあと実施されるオリエンテーションの日程が、これまたウェブでしか公開されないので、毎日ウェブをチェックして日時と教室を確認する作業が発生した。これ事前にメアド登録して連絡するサービスやってほしい。。*2
関東ITS任意継続の保険証が届いた
2018年4月7日
4/3につくば市から郵送して4/7に届いたので、登録処理にかかった日数は丸2日程度だろうか。ググったら申し込みから保険証到着まで中4日かかったという例もあったので1週間ぐらいかかるかなと思っていたが、割と早く届いてありがたい。
4月分の保険料納付期限が4/16と近かったので、さっそくwebで入金した。なお、基本的には毎月10日前後までに振り込まなければならないらしい。
1日でも納付遅れると即失効みたいなことが書いてあって怖いので、googleカレンダーの毎月1日に振り込み作業を行うタスクを登録した。一応、半期分の保険料を前納できる制度はあるようなのだが、3月と9月にしか申し込めないので4月から利用する自分は利用できない。よって8月までは毎月忘れずに振り込まなければならない。
他に定期的に支払うべき国民年金や住民税は口座振替ができるのでまだ安心できるのだが、関東ITSは対応してないようなのでちょっと運用が大変そうである。 また、健康診断についてついでに調べてみたら、任意継続者は健康診断受診時に自分で払うらしく、料金は健保指定ドッグで5,400円らしい。めっちゃ高額だったらどうしようと思ってたがさすがに保険が効いてるのか。そういえば前々職では自分で病院に予約して健康診断受けたのだが、その時も確か1万円いかなかった記憶なので同じぐらいなのか。
入学した
2018年04月06日
日が開いてしまったが、今日無事入学式を迎えた。
引っ越してからは転入届出したり国民年金加入手続きをしたり諸々書類を書いて郵送したり細々としたモノを買い揃えたりと一週間ぐらいずっとバタバタしていたのだが、なんとかそれらの作業も一段落し、無事学生としての生活をスタートする準備が整った。
研究室の席も決まったので今まで使ってたHKKBも持ち込んでいつもの環境を整えた。まだ研究室の鍵の利用申請ができていないので誰かいる時間にしか入れないのだが、来週には鍵の利用申請をして24時間いつでも研究室に行ける体制を整えられる。
引っ越しのバタバタで中断していた研究関連の作業(必要な知識のinputとか先行研究の論文を読むとか)も明日から再開できそう。
引っ越し前夜
2018年3月30日
今日東京で住んでいた部屋を退去してきた。荷物の搬入は明日なので、今日は研究学園駅前のビジホに一泊し、明朝不動産で鍵を受け取り、新居に向かう。
宿泊先は去年8月の院試前日にも泊まったホテルマークワン 研究学園駅 である。
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院試に落ちていたら入試のタイミングが筑波大学およびつくば市見納めのタイミングになるところであったが、なんとかまた来ることができた。そして少なくとも明日から2年間はつくば市で生活することになる。
論文の書き方もわからない状態なのでこれから色々大変だろうけど、ようやく得ることができた「自分に100%投資できる時間」なので大事に使っていきたい。
マネーフォワード確定申告に登録した
2018年3月20日
2018年度*1から確定申告が必要になるのでマネーフォワード確定申告にアカウントを作った。
といってもすでにマネーフォワード家計簿を使っていたので、同じアカウントをそのまま使いまわす感じだった。
ただ、バイト代の入金口座は別にしてあるので別途口座を登録し、MF家計簿の方で登録している口座はMF確定申告の方で対象としないように設定した。便利。
他の税務系のタスクだと、青色申告を行うために開業届と青色申告承認申請書を提出しなければならない。だが、入学直後からいきなりバイトはしないと思われるので、バイト始めるタイミングで出しに行こうと思う。会計年度の1月16日以降に開業することになるので、開業届と青色申告承認申請書を同じタイミングで出せば2018年度分は来年青色申告できるじゃろ多分。
分散深層学習の研究を行うために必要な知識な得るためのステップについて考える
2018年3月19日
UQ消化期間に突入したのでぼちぼち研究活動の前段階であるinputをかき集める作業に着手している。 が、その前に、分散深層学習に関する研究をするためにはどのようなステップが必要なのか考えねばなるまい。
研究すること
- ディープラーニングの学習および推論フェーズにおける計算機科学的な問題のどれかを解決する手法を提案する
- 計算機的な問題とは
- スループットの低さ
- 学習におけるスケールアウトの難しさ
- (ChainerMNのスライドとか見ると
モデル並列
とデータ並列
、および同期型
と非同期型
のアプローチの系統があるらしい
- (ChainerMNのスライドとか見ると
- NWボトルネック
- GPGPUの活用
- でもこれCUDA使う以外に何かできることあるんか?
現状
- パーセプトロン、多層パーセプトロンとしてのニューラルネットワーク、勾配、確率的勾配降下法、ぐらいまでしか人に説明できない程度の知識
- ディープラーニング界隈における最新の研究トピックは全然しらない
- ディープラーニングで解決できる課題に関してそれなりに知っているのはMNISTとパンダ画像の分類問題しか知らない
- 分散処理の知識も皆無に等しい
- c++はAtCoderの問題を解く程度のスキルしかない
- CUDA?OpenMP? MPI? なにそれ美味しいの?
4月中にやること
- ゼロからDeep Learningを熟読する
- 多分これがエンジニア脳には一番やさしい
- 深層学習本の知らないところだけを読む
- OSSのDLフレームワークに関する以下の項目を調べる
- スケーラビリティ
- ネットワークの実装スタイル
- パフォーマンス(これは実際に研究室のマシンで動かしたい)
- DLの代表的なベンチマーク的なアレを調べる
- MNISTでもいいがもう少し難しくてデータ量が多いのがいい
- いいのあった https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/tree/master/datasets
- 一方でMapReduceを適用するケースについてもやりたいので手を付けておきたい