3 年: つくって試す

機械学習は、たくさんの例からコンピュータに見分け方や予測のしかたを学ばせる技術です。京都大学の情報学科の計算機科学コースでは「パターン認識と機械学習」が 3 年に置かれているなど、3 年ごろに学ぶ大学が多くあります。

たとえば迷惑メールの判定では、「迷惑」と「ふつう」の印をつけた大量のメールから、見分けるための境目を自動で決めます。この計算には、1 年の線形代数・微分積分と、2 年の確率・統計がそのまま使われます。

授業で大事にされるのは、学習に使わなかったデータで確かめることです。練習問題を丸暗記して本番で解けない状態、つまり過学習を見抜くためです。

3 年では、数人から十数人のチームでソフトをつくる演習を置く大学が多くあります。公立はこだて未来大学の「プロジェクト学習」は、2002 年から続く 3 年の必修科目です。1 つのテーマに 5〜15 人の学生が集まり、1 年をかけて取り組み、12 月の成果発表会ではポスターで成果を説明します。

チームでは、全体をまとめるリーダー、画面や機能を決める設計、プログラムを書く実装、動作を確かめるテストなど、役割を分けます。週に 1 回は集まって進み具合を確かめ、次の 1 週間の作業を決めます。

大勢で同じプログラムを書き換えるときに欠かせないのが、変更の履歴を残す Git です。Git は 2005 年、リーナス・トーバルズを中心とする Linux の開発者たちが作りました。だれがいつ何を変えたかが残るので、まちがえても前の状態に戻せます。

3 年の夏休みは、企業のインターンシップに参加する人が多い時期です。2023 年度からは、職場で働く体験を含むものが「インターンシップ」と呼ばれるように整理されました。条件は、5 日間以上で、半分を超える日数を職場での体験にあてることなどです。条件を満たせば、企業はそこで得た学生の情報を、広報活動や採用選考が始まったあとに使えます。

政府は、企業の広報活動を卒業の前の年度の 3 月 1 日以降に、採用選考を卒業する年度の 6 月 1 日以降に始めるよう求めています。学部で就職する人は、3 年の 3 月から就職活動が本格的に始まります。

研究室選びの準備も始まります。研究室を訪ねて、先輩の研究や毎日の様子を聞いておくと選びやすくなります。決め方は大学によって異なり、成績と面談で決める大学もあります。

お茶の水女子大学の情報科学科では、研究室ごとの順位と学生の希望を組み合わせて配属を決めています。この方法は、2012 年のノーベル経済学賞の対象になった安定マッチングの理論を応用したものです。