Hiroki Naganuma

Overview (2025 年 5 月調べ)

https://diro.umontreal.ca/public/FAS/diro/Documents/1-Programmes-cours/Horaires/2025Aut_2Cyc.html

IFT 6167 継続的な機械学習

https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/IFT-6167/ https://sites.google.com/view/nsl-course/course-description?authuser=0

• これはとりたい
• Irina 先生
• テスト比率が少なそう
• 月曜 15:30-17:30, 水曜 15:30-17:30

IFT 6166 機械学習におけるテンソル法

https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/IFT-6166/ https://www-labs.iro.umontreal.ca/~grabus/courses/ift6166-w23.html

• テスト比率が少なそう
• 火曜 9:30-11:30, 木曜 9:30-11:30

IFT 6390B 機械学習の基礎

https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/IFT-6390/

• 火曜 13:30-15:30, 水曜 9:30-11:30
• テスト比率が高い
• UdeM までいかなきゃいけない

IFT 6135 表現学習

https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/ift-6135/ https://sites.google.com/view/ift6135b-h2023/course-description

• 継続学習と被ってる
• テスト比率が高め
  • Assignments: 3 * 25% = 75% For each assignment, 25% = 10% (theory) + 15% (practical)
  • Final Exam: 25%
• 月曜日 午後4時30 分から午後6時29分まで
• 火曜日 午前8時30 分から午前10時29分まで

Overview (2025 年 3 月調べ)

昔まとめた Notion 博士は 90 単位必要で、84 単位は博士論文で出る https://diro.umontreal.ca/english/programs/graduate-programs/phd-in-computer-science/

https://diro.umontreal.ca/english/programs/courses-schedule/

に、UdeM と Mila で受けれるクラスが開催場所別に載ってる 例えば、以下のような感じでセメスターと学部・大学院で分けたページがある(2025 年夏学期) https://diro.umontreal.ca/public/FAS/diro/Documents/1-Programmes-cours/Horaires/cours2025Ete2cy.html

また、以下みたいに検索もできる

https://admission.umontreal.ca/cours-aux-cycles-superieurs/?tx_solr[filter][1]=matiere:ift&tx_solr[filter][2]=cours_trimestre:2251

6 単位取らなきゃだど基本、4 単位の授業なので、8 単位取ることになる

昨年秋学期開講

• Science des données / Cycles supérieurs IFT 6758
  • https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/ift-6758/
• Traitement informatique des mégadonnées / Cycles supérieurs IFT 6501
  • https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/ift-6501/

リソース

https://github.com/vincentcommere/Courses-Udem

Overview (2024 年 12 月調べ)

• Courses and Schedule

• IFT6167 – Continual Learning, Scaling and Foundation Models

  • Irina Rish
  • Winter2025
  • Monday and Wednesday 2:30 - 4:30 PM
  • Criteria
    • Paper presentations: 40%
    • Class project (report + poster presentation): 50%
    • Class participation: asking questions, participating in discussions (on slack/in class): 10%

• INF 6953PE - Deep Learning Dynamics

  • Sarath Chandar
  • Winter2025
  • Mondays 9:30 am to 12:30 pm / The lab slot for this course is every Thursday from 1:45 pm to 4:45 pm
  • Criteria
    • 1 Programming assignment (individual) - 20%
    • Paper Reviews - 10%
    • Paper Presentation in Class - 30%
    • course project (team) - 40%