Textbok reading seminar 2025
Channel Model (CM)
- 電気電子工学文献詳読I（M1)・II（M2）, 外国語論文解説・討論 (D)
- Time: 16:30-18:00, Wed
- Lecturers (D/M2/M1): Calist, Wang, Koularp, Tsukada, Teng, Thilina, Yomoda, Mashima, Nishi, Hirai, Sato
- Articles (Spring, 2024)
| Date | Topic | Charge |
|---|---|---|
| 5/7 | Wang | |
| 5/14 | F. Jiang, T. Li, X. Lv, H. Rui and D. Jin, “Physics-Informed Neural Networks for Path Loss Estimation by Solving Electromagnetic Integral Equations,” in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 23, no. 10, pp. 15380-15393, Oct. 2024 | Calist |
| 5/28 | Koularp | |
| 6/4 | Tsukada | |
| 6/11 | Teng | |
| 6/18 | Thilina | |
| 6/25 | Sato | |
| 7/2 | Nishi | |
| 7/9 | Hirai | |
| 7/30 | Yomoda | |
| 8/6 | – A. P. Ganesh, W. Khawaja, O. Ozdemir, İ. Güvenç, H. Nomoto and Y. Ide, “Propagation Measurements and Coverage Analysis for mmWave and Sub-THz Frequency Bands with Transparent Reflectors,” 2023 IEEE 97th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Spring), Florence, Italy, 2023 – P. Q.-Mittal, Modelling Passive Spherical Reflectors to Improve Millimetre Wave Coverage in Corridors, EuCAP 2025. | Mashima |
Machine Learning (ML)
- 電気電子工学文献詳読I（M1)・II（M2）, 外国語論文解説・討論 (D)
- Textbook (Articles)
- Time: 16:30-18:00, Fri
- Lecturers (D/M2/M1): Calist, Wang, Koularp, Teng, Thilina
- Schedule
| Date | Topic | Charge |
|---|---|---|
| 5/9 | Chapter 1, Chapter 2 (ADALINE) | Mashima |
| 5/16 | Chapter 3 (Logistic Regression, SVM, DT, KNN) 1 | Yomoda |
| 5/23 | Chapter 3 (Logistic Regression, SVM, DT, KNN) 2 | Hirai |
| 5/30 | Chapter 4 (Preprocessing) | Nishi |
| 6/6 | Chapter 5 (Reduction) | Sato |
| 6/20 | Chapter 6 (Tuning) | Koularp |
| 6/27 | Chapter 7 (Ensemble) | Calist |
| 7/4 | Chapter 10 (Regression) | Thilina |
| 7/11 | Chapter 11 (Clustering) | Tsukada |
| 8/1 | Chapter 12 (Neural Network) 1 | Wang |
| 8/8 | Chapter 12 (Neural Network) 2 | Teng |
Python 環境構築
既にgitとかpythonをインストール済みの人がやると面倒なことになるかもしれないので気をつけてください．
パワーシェルを立ち上げてPSVersionを確認する．
PS> $PSVersionTable
PSVersionが5.0以上だったらScoopをインストールする．（PSVersionが5.0未満だったらパワーシェルの最新版をインストールしてから行うこと．）
PS> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -scope CurrentUser
PS> iex (new-object net.webclient).downloadstring('https://get.scoop.sh')
成功したら，gitのインストール
PS> scoop install git
次に，Pythonのインストール（Anacondaを使用）
PS> scoop bucket add extras
PS> scoop install anaconda3
最後に任意のディレクトリに教科書のソースコードをクローン
PS> mkdir Work # 任意のディレクトリ作成（不必要なら無視）
PS> cd Work # 任意のディレクトリに移動
PS> git clone https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book.git # クローン
エラーとか出たら聞いてください．環境構築まだの人は↑を参考に各自やっておいてください．
・pythonがつかえる
・ソースコードをダウンロード（クローン）済み
になっている人はOKです．あと教科書（日本語版（第1版））は，「\\133.35.167.74\kimlab\users\lab\勉強会資料\ML\教科書」に置いたので各自見てください．
一応，自分で使う目的以外には使用しないでください．
