大学で学んだ情報系科目の話 Part6　基礎知識その4

こんにちは、これが363本目の記事となったすうじょうです。今日は久々にこのシリーズの続編です。ここでは、私が大学で学んだ専門の情報系の内容について簡単に説明します。今後、この内容についてさらに深堀りして、感想シリーズを書いたり、解説記事を書くかもしれません。本シリーズの範囲からは数学系の科目は除いています。前回の内容は以下の記事です。

情報系の基礎知識科目その4

今回は前回までに話していない基礎？科目について、紹介していきます。

オペレーティングシステム
画像処理・音声処理
機械学習
自然言語処理
情報理論

上におおまかにタイトルのみ書きましたが、その内容について、軽く説明をしていきます。といっても一部が専門用語の羅列になると思います。詳しく知りたい方は、ネットや書籍で調べてください。

まず、オペレーティングシステムでは、OSにおける様々な概念やその内部処理について学びました。関連用語として、DMA方式、プロセス、スケジューリング、排他制御、アドレス変換、仮想メモリなど（ここは分かる人向けです）があります。

画像処理・音声処理では、画像や音声をコンピュータで処理するための理論とPythonでの処理方法について学びました。関連用語として、離散コサイン変換(DCT)、フィルタ、OpenCV、k-means法など（ここは分かる人向けです）があります。

機械学習では、機械学習の理論とPythonでの実装方法を学びました。関連用語として、バイアス・バリアンス分解、確率的勾配降下法、scikit-learn、深層学習など（ここは分かる人向けです）があります。詳しくは、以下の記事で話しています。

自然言語処理では、古典的な自然言語処理の理論を主に扱い、機械学習・深層学習の理論とそれによる処理方法についても学びました。関連用語として、CKY法、チャート法、パーセプトロン、ナイーブベイズ、Bag-of-wordsなど（ここは分かる人向けです）があります。

最後に、情報理論では、情報について理論的に取り扱い、通信の理論や符号化などを学びました。関連用語として、情報量、エントロピー、通信路容量、巡回符号など（ここは分かる人向けです）があります。

今回はシリーズの6回目として、情報系の基礎知識科目の一部について書きました。今回は、機械学習について触れている科目が多いと思います。では。