Spring 2022 - さしみ
お久しぶりです。さしみです。いつの間にか冬が過ぎ去り、MainQuadで活動している人も多くなってきました。チアリーディングの練習風景を見ているとアメリカだなって思いますね。ではでは、2022 Springの授業紹介です。就活も終わったので、Maxギリギリまで授業を履修しています。期末の時期が怖いです。内容としては、開発経済系の授業を中心に履修しています。
ECON 488: Employee Compensation and Incentives
報酬に関する授業です。理論というよりか、実際のビジネスでどのように報酬が決まっているか見てみようという授業です。一学期の課題を通して、ある企業の報酬決定プロセスを体験します。クイズや授業内の問題、試験など成績評価の機会が多く気が抜けない授業です。似ている概念多すぎてなかなか苦戦してます。実際に将来起業したいと思っている人にはおすすめかもしれません。
ECON 450: Development Economics
最初にざっと計量経済の必要なところだけを学んで、その後は開発経済のトピック別に論文を見ていくという大まかな流れです。成績は試験中心です。たくさんの論文を読みたい人におすすめです。ひげもじゃの先生で、説明が丁寧でわかりやすいです。ほぼ全部のアフリカの国と首都の名前を覚える試験があり、今まであやふやだったのできちんと覚える機会となってよかったです。
ECON 455: Economics of Poverty Alleviation in Developing Countries
ECON 450と結構内容被っている印象です。どっちの授業で習ったことなのか記憶が曖昧になります。こちらの方が最初の計量経済に関するレクチャーの割合が多いです。成績はエッセイと試験で決まります。エッセイの課題も多いので実際に考えを英語でまとめたい人におすすめです。エクセルに生徒の意見をかき入れながら説明することも多く、ライブ感があって楽しいです。
ACE 476: Behavioral Economics and Financial Decision Making
古典経済では説明できない人々の行動を分析する行動経済の授業です。例えば、オリンピックの表彰台で、金メダリストや銅メダリストは満面の笑みを見せる一方で、銀メダリストの笑顔が微妙になるのはなぜかといったことを勉強します。試験や課題で成績評価が決まります。実証実験の話の中で、あー確かに自分もそんな意思決定しているわと思うことも多く、聞いていて楽しいです。ちなみに授業履修に関して、最初は必修科目の関係で現地の学生に優先的に履修してもらうため、交換留学生は履修できないと言われてました。しかし、開講直前に座席が残っていたら履修して良いよということで、結局履修できました。
LEAD 380: Leadership in Groups and Teams
何かグループワークが必要な授業を取りたいなと思い履修しました。週3×50分授業で、お気に入りの授業です。毎回ディスカッションやちょっとした劇等のアクティビティがあり飽きないです。内容も面白く、実際の活動で活用できる点が多いです。なかなか先生の英語が早く、他の生徒もほぼネイティブスピーカーなので、そこまで英語が得意ではない自分にとって過酷ですが、良い経験になっているなと感じています。チーム活動で英語ガッツリ活用してみたい人におすすめです。
ACE 199: Negotiation
前期で履修した授業のTAがおすすめしていたので履修してみました。2単位の授業で、春休みが終わってから始まります。初回の授業の直後にこのブログを書いているのでどのような内容なのかまだきちんとわかっていないのですが、こちらもLEAD 380のようにクラス内のアクティビティがあるようで楽しそうな予感がしています。
Spring 2022 - ひろあき
Spring 2022 - ゆずき
ゆずきです!
先学期ではバイオ系の授業を取っていたのですが、今期はコンピュータサイエンス、統計学の授業を多く取っています。というのも、バイオ系の授業は
「色々覚えたけど全部忘れたわ」
状態になることに気づいたからです。悲しいかな、知識は身につけたそばから忘れ去られてしまうのです。ああ諸行無常。ということで、春学期では、何か手に職身につけるために、
・実装や実験などのhands-on experienceがあるかどうか
・独学でその分野を学ぶことが困難かどうか
を基準に授業を選択しました。一つずつ紹介していきます。
PSYC: Psychology
CS: Computer Science
STAT: Statistics
MUS: Music
PSYC489 Neural Network Modeling
ニューラルネットワークの実装手法について学んでいます。ニューラルネットワークとは、哺乳類脳の神経細胞(ニューロン)活動の数式モデル、あるいはそれに着想を得たネットワークの総称で、要は生物の脳の情報処理プロセスをコンピュータで再現しようとしたものです。脳そのもののモデリングに使われたり、機械学習などの脳とは全然関係ないところで使われたりしています。全体で15人ほどの少人数授業で、個人的には居心地がいいです。
PSYC396 Emotion, Cognition & The Brain
ヒトの感情と認知との関係、それがどのような脳の構造・機能によって実行されているのかを学びます。認知とは、平たく言うと「物事をどのように捉えるか」というものです。授業では「どのような感情を引き起こす出来事が記憶に残りやすいのか?」「ヒトは感情をどうやってコントロールしているのか?」といった問いを扱います。psychologyの授業の中ではかなり神経科学に寄った内容で、聞いていて面白いです。
CS440 / ECE448 Artificial Intelligence
AIの仕組みを、理論的背景やPythonによる実装を通して学びます。AIの定義は専門家の間でも意見が分かれるところですが、今のところ「過去のデータの学習に基づいて、自律的に判断をするシステム」みたいなものだと思っています。この「学習」のやり方が沢山ありまして、ニューラルネットワークも手法の1つとして使われています。
課題はいりぱん君と助け合いながらやっています。彼のプログラミングがペーペーなら僕のはペーペーペーですが、なんとか食らいついてやっています。
STAT431 Applied Bayesian Analysis
ベイズ統計学の理論を中心に学びます。ベイズ統計学とは、簡単に言うと「すでに知られている事象の確率を使って、未来に起こる事象の確率を予測する」統計学です。なんだか小難しい印象がありますが、理論の根底は高校で習う条件付き確率の公式から来ています。ちなみにAIの基礎もベイズ統計学の考え方から生まれました。週に2個の課題があり、数弱にとっては中々きついですが、自分の研究に必要なのでこれも食らいついてやっています。
MUS485 University Band
こちらはなんと誰でも参加できるウインドオーケストラの授業です。4月にある本番に向けて、週に1回2時間の全体練習を行います。一応オーディションがありますが、全員入れるとの噂です。僕は日本から楽器を持ってこなかったのですが、MUSの大学院生に聞いたら「テナーサックスは余ってるから貸してやるぜ!」と二つ返事で快く貸してくれました。こういうサービスはイリノイ大学の学費の高さに感謝ですね。
以上が今期の僕の授業です!これとは別に研究室での活動もしていますが、「留学生(大学のシステムでは専攻なしとして扱われる)が取れる研究の単位はないよ」と言われて単位換算することができませんでした。悲しいかな、悲しいかな。4月末に学部生のための学内学会があるらしいので、それに向けて準備していこうと思います。
それではまた!