Courses for Completing PhD Degree at UdeM

Overview (2025 年 7 月調べ)

コースのカレンダー
これによると
- 12/10-12/23 に期末試験
大学のカレンダー

Overview (2025 年 6 月調べ -> 6/19 登録)

そもそも、いつまでに履修登録すればいいのか？
- 9/17 まで (4/10 から履修登録始まってたっぽい)
履修は取り消せるのか？
Irina の授業が秋はやってない説がある -> 今年から秋からもやることにしたのかも？！
- Udem のサイトには秋学期もありそうな感じがしている
- https://admission.umontreal.ca/cours-et-horaires/cours/IFT-6167/
コースのキャンセル等 (9/17 までならできる - 学部生の場合 / 修士以上の場合はコースの 13% が経過していないとキャンセルできる)
- https://registraire.umontreal.ca/dates-importantes/modification-annulation-et-abandon-de-cours/
- https://registraire.umontreal.ca/dates-importantes/modification-annulation-et-abandon-de-cours/
- 修士課程または博士課程の学生の場合：Synchro の「フォーム」タブにある「コースのキャンセル・撤回」フォームをご利用ください。必要に応じて、「フォーム」ページを参照してください。
  - Vous êtes à la maîtrise ou au doctorat : utilisez le formulaire Annulation et abandon de cours disponible à la vignette Vos formulaires dans Synchro. Au besoin, consultez la page Formulaires.
  - コース概要に別途記載がない限り、コースの 60%修了前でもコースを中退することができます。中退の申請には正当な理由があり、承認される必要があります。各学期および各コースの中退日を、学生センターで確認できる個人スケジュールで必ずご確認ください。
    - https://registraire.umontreal.ca/dates-importantes/modification-annulation-et-abandon-de-cours/#c13931
    - コースを退学する場合は、そのコースの授業料およびその他の費用を支払う必要があり、成績証明書に「ABA（退学）」と記載されます。
履修登録方法
- https://registraire.umontreal.ca/etudes-et-services/inscription-choix-de-cours/#c704916
- Si votre Plan global d’études n’a pas encore été approuvé, complétez le formulaire INS_inscription qui se trouve dans la vignette Vos formulaires dans le Centre étudiant.
- グローバル学習プランがまだ承認されていない場合は、学生センターの「Your Forms」セクションにある INS_registration フォームに記入してください。
フォームに関して
- https://registraire.umontreal.ca/publications-et-ressources/formulaires/#c293494

登録

IFT 6167 / 継続的な機械学習 (9/2 スタート)
- 月曜日午後3時30 分から午後5時29分まで
- 水曜日午後3時30 分から午後5時29分まで
IFT 6166 / 機械学習におけるテンソル法 (9/2 スタート)
- 木曜日午前9時30 分から午前11時29分まで
- 火曜日午前9時30 分から午前11時29分まで

上記を登録した！ https://diro.umontreal.ca/public/FAS/diro/Documents/1-Programmes-cours/Horaires/2025Aut_2Cyc.html

どちらも、Mila で受けれるどちらも、昨年度の資料があるので早めに見ておく論文紹介はいずれにせよあるので夏の間に準備するe

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%