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はてなキーワード: 放送大学とは
ごく一部でこんな話題があった
https://togetter.com/li/1861407
昔は「単位はいらないが勝手に授業を聴講している人」が大学に沢山いたが今や犯罪者みたいな扱いになってて悲しい
https://togetter.com/li/1863680
「学費と知は等価交換してはいけない」大学の講義に潜ることに関して、大学教授の意見→同じ教員や潜った経験など様々な感想が集まる
これについて、ちょっとだけ書いてみる。
これにはこんな事情があると思う。
他だと規制されてるところがあるんだね、って感じ。未登録受講者とか言われてた。
単位取得制限（CAP制）があって、この大学では年間42単位までしか履修登録が出来ないので、それ以上はそもそも登録できないんだよな。
そうなると、履修登録は、まず落とさない鉄板の講義をしっかり登録するってことになる。難しいという噂だけど受けたいとか、他の学部だから何かあると参加しづらい講義とかは履修登録せずに受ける、という事が結構当たり前にやってた。
卒業要件では、自分の専攻と、同一学部の必要単位数は決まってるけど、それ以外はなんでもいい枠がある。なんで、自分の学部以外の授業もとることは出来る制度はあるっぽいんだが、これをやってる人は俺の周りではいなかった。
という訳で、学内でのモグリ行為は完全に黙認されてると思う。たとえば
学外の人がモグリで来てるのは見た事が無いかも。たぶんいるとしてもしっかり隠れてると思う。
講義室は基本的に鍵がかからないし、出入り口も自由。門扉には警備の人がいるけど、キッチリ止められるのは車だけ。だからいたかもしれない、が、学習支援システムを使って講義資料なんかが配付されるんんだが、これは公式のIDがないと入れないので本当に聞くだけになっちゃうんじゃないかと思う。
あと、正規の地域の大学全部が相互単位認定制度があるのも関係しているかも。
地元の大学の中で、それぞれ特色のある講義は相互に履修できる制度があって、申請すると受講が出来るようになってる。有料だけど。利用してる人知らないけど。
それから、聴講生制度があって、殆どの講義が対象になってた。1講義8000円とかで受けられる仕組みがある。一部は高校生も受けられる。
こう言う正規ルートがあるので、かえって学外の人はモグリやりにくいんじゃ無いかと思う。
オンライン講義。これ、学習支援システムで動画へのリンクがついたり、MeetやTeamsの参加アドレスが配付されるようになったんで、学外の人は完全にモグリできなくなったと思う。
一方、学内の場合はアーカイブされた講義が受け放題になったんで、とってない講義も定額見放題になったからモグリはやりやすくなったと思う。
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
ノートの提出を求められるわけではないんだから、「まとめる」必要あんまりなくない？
自分は高校以降は大学含めてノートは単純に先生の言ってることそのまま書くぐらいしかしてなかったけど特に問題なかったし。
高校卒業後8年ニートしていたが無事就職出来て、無能ながらようやく仕事にも慣れてきて時間の融通がつくようになったので、放送大学で勉強することにした。
というのも、放送大学は学費も安いし、ついでに高卒なので学士もとれる良い暇つぶしになると思ったからだ。
一応学習のスタンスとしては、映像授業を視聴後、テキストを読むという流れで勉強している。俺の学習はそこで完結してしまってる。
通信指導という小テストがあるのだが、俺は授業内容を何一つ理解していないことを痛感する。
放送大学の学生の学習の仕方をネットで見ていると、放送授業を視聴して、テキストを読んでノートにまとめてるらしい。
俺はノートが取れない。
「聞く→理解する」まではできても「理解する→ノートを取る」のステップに移れない。
ノートって何書くんだ？理解したこと書くのか？ノートにまとめる？まとめるってなんだ？
理解できていないことは言語化できないっていうけど、俺は理解ができていないのか？
学生時代本当に勉強をさぼってきて、当時はyourfilehostとかでシコって寝る生活をしていたので学力が壊滅的だ。
