1,courseraによるMachine Learning を行う 2,序論発表用スライド作成 3,学会発表用論文の作成 5/30 1,coursera(Machine Learning Week5) 5/31 1,coursera(Machine Learning Week5) 2,発表スライドの作成 6/1 6/2 6/3

課題：就職活動、machine learning 5/30：就職活動のため欠席 5/31：面接練習 6/1：就職活動のため欠席 6/2：就職活動のため欠席 6/3：ソフトゼミ、面接練習

課題：Machine Learning ・院試勉強・ 研究調査 5/30 :Machine Learning(week6 Assignment)・院試勉強(信号処理・電気回路) 5/31 :院試勉強(電磁気学) 6/1    :院試勉強(電子回路) 6/2    :院試勉強(電磁気学) 6/3    :院試勉強(電気回路・論理回路)

課題：Machine Learning ,  院試勉強 , 研究調査 5/30 :院試勉強(電子回路 , 電気回路) ,  研究準備 5/31 :Machine Learning (Week6 Assignment) 6/1    :院試勉強(電子回路) 6/2    :院試勉強(電気回路) 6/3    :研究準備(Windows IoT Remote Client  )

課題：Machine Learning,　院試勉強,　研究準備(RaspberryPiの開発環境構築) 5/30:　院試勉強、研究準備 5/31:　院試勉強(電子回路)、研究準備 6/1:　   院試勉強(電子回路)、研究準備 6/2: 　  Machine Learning(week6) 、院試勉強(電気回路) 6/3:        研究準備(QTのクロスコンパイル)

課題：Machine Learning ,  PSoC演習 , 院試勉強 , 研究調査 5/23 : PSoC演習 (AD変換) 5/24 :Machine Learning(Week8) 5/25 :Machine Learning(Week8 Assignment) 5/26  :院試勉強(電子回路) 5/27  :院試勉強(電子回路, 電磁気学)

課題：Machine Learning,     pSoC(ハードゼミ),　院試勉強,　研究調査 5/23 : 院試勉強(電気回路・信号処理) 5/24 :院試勉強(電気回路・電磁気学) 5/25 :院試勉強(通信工学) 5/26 :院試勉強(論理回路・電磁気学) 5/27 :院試勉強(電子回路・電磁気学)

課題：就職活動、Machine Learning 5/23：machine learning 5/24：面接対策 5/25：面談 5/26：machine learning 5/27：machine learning

課題：Machine Learning,     pSoC(ハードゼミ),　院試勉強,　研究調査 5/23 : pSoC(AD変換), Machine Learning(week7) 5/24 :Machine Learning(week7),　願書提出 5/25 :Machine Learning(week7) 5/26 :Machine Learning(week8),　院試勉強(電子回路) 5/27 :RaspberryPiの開発環境構築,　院試勉強(電子回路)

1,引き続きcurseraでの機械学習の基礎学習を行う。 2,国際学会用論文の作成。 5/23 Coursera(Machine Learning week4) 5/24 Coursera(Machine Learning week5) 国際学会用論文の作成 5/25 国際学会用論文の作成 5/26 序論発表用スライド作成 5/27 Coursera(Machine Learning week5)