今週の課題
・MMRの開発
・論文作成
・授業レポート
・coursera
/9
授業レポート,論文作成
/10
coursera
就職活動
5/9
面接対策
5/10
面接対策
5/11
面接対策
5/12
面接対策
5/13
面接対策
課題:Machine Learning , PSoC演習 , 院試勉強
5/9 : Machine Learning(Week7)
5/10 :Machine Learning(Week7)
5/11 :研究テーマの話し合い , スライド作成
5/12 :Machine Learning(Week1~4 復習)
5/13 :ゼミ , Machine Learning(Week4 復習)
課題 院試勉強、PSoC,MATRAB,ホログラムの勉強
5/9 MATRAB,PSoC
5/10 MATRAB,推薦書作成
5/11 電磁気学4章
5/12 電磁気学5,6,7章
5/13 ソフトゼミ、ホログラムの勉強
課題:PSoC Machine Learning 院試勉強
5/9 : Machine Learning(Week6)
5/10 : Machine Learning(Week7)
5/11 : 全体ゼミスライド作成
5/12: Machine Learning(Week2~4 復習)
5/13 : Machine Learning(Week2~4 復習)
課題 PSoC、machine learning、研究調査、院試勉強
5/9 電磁気学、発表スライド作成、ハードゼミ
5/10 信号処理、電磁気学、発表スライド作成
5/11 Machine Learning、電磁気学
5/12 電磁気学、全体ゼミ(進捗発表)
5/13 ソフトゼミ、研究調査
4/25:Machine Learning(Week1)
4/26:Machine Learning(Week1)
4/27:Machine Learning(Week1)
4/28: PSoC演習
5/2:PSoC演習, Machine Learning(Week1)
5/6:Machine Learning(Week1)
就職活動
/2
ES作成
/6
ES作成
課題:Machine Learning , PSoC演習
5/2 : Machine Learning(Week4…Assignment)
5/6 : Machine Learning(Week1~5 Quiz),PSoC演習
・就職活動をすすめる
/02
面接練習
/06
面接練習
ゼミのメモ
1.機械学習講義のQuizとAssignmentをpdf化してnew-public内にある各自のフォルダに保存する
2.来週のゼミではweek4まで復習するので来週水曜夜までにアップロードしておく
3.院試7/19までの勉強時間と研究のための勉強時間の調整をする