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研究や大学院（留学）生活に関するTipsを集めています。 そもそも研究アイディアをどう見つけるか、そしてどう解くか 研究をするうえでは（博士後期課程、Ph.Dを目指す場合は特に）、問題解決力はもちろん、問題発見力が重要になります。既存研究のサーベイももちろん重要ですが、どうすれば問題の解決力や発見力が身につくのかについても理解しておくと、論文の読み方等も変わってくると思います。 問題解決力・発見力を身につけるためのTipsとしては、以下の本が秀逸です。自分も折に触れて読んでいます。 いかにして問題をとくか イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」 独創はひらめかない―「素人発想、玄人実行」の法則 (金出先生の講演動画) アイデアのヒント 問題発見プロフェッショナル―「構想力と分析力」 東大物理学者が教える「考える力」の鍛え方 イノベーションシンキング 思考力を鍛える30の習慣 独
学会発表等で国際会議に行ったときなど、自分がよく使っているものを挙げてみます。 Hi, （もし知り合いだったら、Hey, how are you?/how's it going?）（初対面なら What's your name? It's great/nice to see you! Where are you from? Who are you working with? (相手が学生の場合限定?) What are you working on? Do you have a paper/poster/presentation? もし上の質問がYesなら: What is it about? Can you give me the summary? (Can I have) your name again? (名前を忘れた場合。) 相手の名前, It's great/nice
NAIST(松本研）での生活について、まとめてみました。 2011年に入学した場合の、あくまで1つのケースですので、その辺りは勘案していただければと思います。 Ⅰ期 イタリック部分については松本研の活動 アルゴリズム概論（柴田先生、神林先生）： 非情報系出身者向けの授業。整列、探索、グラフなど、基本的なアルゴリズムについて学ぶ。アルゴリズムということで、きっちりとした説明かと思いきや、意外とざっくりした説明が多かったw。おそらく進度の都合上、授業で大雑把なイメージをつかんで、細かいところは自分で確認する、ということなのだと思う。 人工知能基礎論（新保先生）： グラフ探索、命題論理。 説明はもちろん、スライドがとても丁寧でわかりやすい。「先生やる気がない」という声を聞いたが、そういう人は何も分かっていないと思う。 情報理論（楫先生）： その名のとおり。情報の符号化
10年以上前の古い情報なので、削除することにしました。
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