実はMICSの方が向いてるんじゃね？人の発掘記事
こーしょん！
- 想定対象読者以外は全くためにならない可能性があります
- わかりやすくするために厳密でない表現をもちいることがあります
想定対象読者
- 1類のこれからプログラム分けを行う学生向け
- 類未配属の方も参考にできると思います
- 自分の合うプログラム/類を探したい人向け
- サークルやバイト，個人開発やコンテストなどを頑張りたい人向けではないかも
- 意志強めに決まってる人は別にいらないと思う
- どちらかといえば大学の勉強とかを頑張りたいひと向け？
- 単位取って卒業できればなんでもヨシ！はここまでする必要多分ない
本題！
なんとなくメディアの人たち，実はやりたいことMICSにあるかもしれないよ？
です．
僕から見るMICSとメディア経営．
MI＝情報数理，CS＝コンピュータサイエンスね．一応．
これ，どこのプログラムの研究室(先生)だと思いますか？
- 化学の研究をしていた当時ポスドクの先生が自由時間で将棋AI作ったら世界大会優勝した先生
- ここはゲームAIの研究室だね
- Classiのアドバイザーに就任し，AIを用いた学習サポートの共同研究をしている先生
- 小論文やレポートの自動採点技術に関する研究
- コンパイラを作るタイプの研究
- よいプログラムってなんだろうねという話...かな？
- 接待AIを作る研究
- コンピュータがボロ勝してもボロ負けしても面白くないよねという話
- コンピュータで脳のシミュレーション
- 他にも物理現象(熱伝導とかそういうの)のシミュレーションも
- ある条件の中で最も効率よく行う最適化系の研究
- 東京都23区全部踏む(2回踏むのは可)最適ルートを研究して実際に教授と学生で歩いた研も...
- 電車の待ち時間の話，一人暮らしの自炊と惣菜の割合を適切にして栄養バランスを取る話なども学生の研究テーマだったらしい
- バイトのシフト希望を全員叶えることは可能かみたいな様々な条件を全部満たせるかを早く計算する手法の研究
- 全列挙すると指数時間になって終わらない＞＜をなんとかしたいみたいなやつ
- 音声認識して対話を行ったり，機械から人間に似た声を作ったりノイズ除去したりする研究
- 知能を持ったシステムのアルゴリズム開発
- 画像を見て背景を切り抜いたりとか(BBとかなしでね)
- DNAなどを扱い情報やコンピュータから見た生命という観点の研究
- 電通大のとある建物の屋上でトマト育てる研
- IoT系だね
まぁこう上げるってことはわかると思うけど，全部MICSです．前半と後半で分かれてる(どこで区切れてるかは調べてみてね)
他にもデータマイニングとかネットワークとかハードウェアよりなこととか色々やってる人いますね．メディア経営でできないかどうかはちゃんと知らないけど，こういう事もできるんだよという話でした
参考URL
よくあるMIの誤解
MIは数学ゴリゴリやるだけのプログラムではない です．
そもそもMIとCSの類専門科目は現在1科目を除いて授業の担当教員は共通，かつ研究室配属ではどちらも境なく希望できるので，CSを選ぶことはMIを選ぶこととほぼ同じなのです．MICS全部数学ゴリゴリやってるプログラムかもしれない．逆にね．
MICSの個人的に思ういいところ
- 授業内容をこなしてるだけで土台がついていく
- メディア経営の授業は技術の使い方～みたいなのが多いイメージがあります(要出典)
- それと比べると原理というか仕組みを学べたりします
- MICS実験第一で嫌でも学んでいくので広く学べて僕は好きです
- 大変すぎて死ぬけど．マジで辛い
これがとても大きい気がします．残りは僕の好みです(MICSの扱う範囲のほうが僕の興味分野のカバー率の方が大きかった)
ゲームAI，データサイエンス，知能を持ったシステム(AI...?)，音声認識，IoTの活用，ネットワーク，ハードウェア，データマイニング，いろんな現象のシミュレーション，最適化問題，アルゴリズム，プログラミングとコンパイラ，ヒューマン・インターフェース，バイオインフォマティクス，DNAコンピューティングと，思いつくだけでキーワードがたくさん出てきますね．この辺はMICSの守備範囲だと思います(繰り返しますが，これらがMICSしかできないとは限りません)
あーあと農業．トマトとかイチゴ育てたい人はMICS来るといいよ．
メディア経営を観た感想
でもやっぱりある人形に追随して動くプロジェクションマッピングとか，空中にスクリーン出すためにはどうすればいいかとかあーいう研究面白そうだなとは思うし，ガッツリ計算回して画像認識していくやつとかも楽しそうだなとは思いますね．メディアいってたらその辺調べてたかも知れません．
プロジェクションマッピングとかVRとかメディアアート系はやっぱりメディアがいいし，技術の応用はJ科の方が多いイメージがあります(MICSでもAI x IoTの応用やってる研はしっかりあるけど少ないイメージ)
結論
おれ，何がしたくてこれ書いたんだろう(笑)
消極的理由や人気などに流されずにやりたいことがやれるといいよね，とか．プログラム配属後にやっぱあっちだった～～～～～～とか思ってほしくないので書いてみました．僕の個人的な感想なのでよく知ってる先輩方はぜひコメント下さい．
あ，そうそう．MICS実験第二のURLなんとか見つけると実験課題でどんなコトやってるか見れるからそれも参考になるかもね．
みなさんが希望の場所に行けることと，楽しい大学生活をおくれることを願っています．
MICSに来る後輩の人々，お待ちしてます．
プロ分けとかの選び方
僕のやり方です．一つの参考までに
授業とシラバスを眺める
ポイントはやりたくないよりも面白そうを重視
興味は変わるので，消去法で選ぶと後々後悔するかも...？今一番おもしろそうと思ったところを選ぶと良さそう
研究室を眺める
ポイントはとにかくたくさん見ること．
オープンラボでもオーキャンでもなんでもいいんだけど言ってみて話を聞いてみると，印象が変わったり面白そうと思えたりすることがあると思う．
僕は2年のときに1類の全研究室のラボガイドの概要とキーワード読んで面白そうと思ったところのホームページ全部見て好き嫌いを判断してました......
先輩の話を聞いてみる
先輩は全知全能ではないので先輩が見てきた範囲の話を組み合わせたりするとよさそう．
