2016-09-26 15:20:00
大学入学後の平日のスケジュール
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10月から学生で、時間の使い方の自由度がかなり高くなるわけですが、無計画に過ごして時間を無駄にしないために平日のスケジュールを引きました。睡眠と朝晩の食事については妻と時間を合わせています。
- 06:00-07:00 朝食、出発準備
- 07:00-08:00 移動
- 08:00-18:00 大学
- 18:00-19:00 移動
- 19:00-21:00 夕食、家事、ブログ更新
- 21:00-21:30 風呂
- 21:30-22:30 読書
- 22:30-06:00 睡眠
このうち、自由に使える時間は
- 08:00-18:00 大学
- 21:30-22:30 読書
の計11時間で、この中にやるべきことを詰め込んでいくことになります。
もちろん研究に真面目に取り組むわけですが、せっかく自由に使える時間が増えるので、この際に研究以外にも取り組んでおきたいことがいくつかあります。
- 基礎的な勉強: 機械学習のテキストなど
- ソフトウェア開発: 開発技法、Web開発、スマホアプリ開発
- 語学: 英語
- その他読書
これらの1日の配置は、とりあえず以下のように適当に決めました。
- 08:00-11:00 基礎的な勉強
- 11:00-17:00 研究
- 17:00-18:00 ソフトウェア開発
- 18:00-19:00 語学(移動時間)
- 21:30-22:30 読書
しばらくはこれに従ってみて、時折組み直そうと思います。
読みたいと思っている書籍をまとめました。括弧なしが購入済みで未読のもの、括弧付きが未購入のものです。つまり、こういうスキルセットを構築したい、ということです。
改めて見ると相当な量があるので、ここから取捨選択する必要がありますね。
- 研究関連
- パターン認識と機械学習
- パターン認識と機械学習の学習
- 続・わかりやすいパターン認識
- 統計論的機械学習
- 情報論的学習理論
- 情報幾何の新展開
- 統計のための行列代数
- はじめて学ぶディジタル・フィルタと高速フーリエ変換
- ディジタル・サウンド処理入門
- Machine Learning: a Probabilistic Perspective
- Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Discrete-Time Signal processing
- (応用のための確率論入門)
- (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- (記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門)
- (Probabilistic Graphical Models)
- (The Elements of Statistical Learning)
- (Deep Learning)
- (Matrix Computations)
- ソフトウェア開発
- エキスパート Python プログラミング
- プログラミングコンテストチャレンジブック
- (Python クックブック)
- (パーフェクトPython)
- (Effective Python)
- (独習C++)
- (Effective C++)
- (入門 Git)
- (リファクタリング ―既存のコードを安全に改善する―)
- (Code Complete)
- ビジネス、ハウツー
- 考える技術・書く技術
- ロジカル・シンキング
- パワー・プレゼンテーション
- イノベーションのジレンマ
- ビジネスモデル・ジェネレーション
- ビッグデータの正体
- (なぜあなたは論文が書けないのか?)
- (なぜあなたの研究は進まないのか?)
- (試験勉強の技術)
- (ロジカル・プレゼンテーション)
- (論点思考)
- (問題解決プロフェッショナル―思考と技術)
- (ファシリテーション・グラフィック)
- (スーパープログラマーに学ぶ 最強シンプル思考術)
- (人を動かす)
- (ピープルウエア)
- 思想
- 哲学入門
- 西洋哲学史
- 美学への招待
- 現代思想のパフォーマンス
- 論理哲学論考
- 私訳 歎異抄
- 超訳ニーチェの言葉
- <意識> とは何だろうか
- (現象学は思考の原理である)
- (ゲーデル、エッシャー、バッハ―)
- 語学
- 英文解釈教室
- 単語耳
- 速読速超・英単語 Core 1900
- 速読速超・英単語 Advanced 1000
- 解体英熟語
- (TOEIC テスト 990点 即解文法)
- (Practical English Usage)
- その他
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