こんにちは，しまさん（@shimasan0x00）です．
今回は高専生のときに知ってたら嬉しかったなという編入したらどんな講義を受けるのか，どんな時間割で過ごすことになるのかを紹介できればなと思います．
忘れないうちに書き留めます．
こんな時間割
高専のときに比べると少し少ないかなって感じでした．
これは弊学の決まりで半期に取れる単位数が限られていたからこんな感じになりました．
編入した期ではこれ+enPiT分くらいしか講義を受けられませんでしたが，成績がある程度よいとこれに合わせて２，３科目は増やせるようです（後期は増やせそう）．
弊学の特徴のおかげでわかやま学群という中から１科目受講する必要が編入生でもあるということを編入後に知ったので急遽受けることを決めました．
あとこれは仕方ないのですが所属する学部学科がいかに自分が望むものに近くても好きな科目だけを受けるわけにはいかないのは高専の頃と変わりませんね．
ただ，選ぶことができる科目が少し増えているといった印象でしょうか．
必修の科目はもちろんありますし，学年ごとのある程度のノルマはあります．
授業の難易度ですがやはり高専と同じで教授によってまちまちだと思います．
あとは受講する予定の学年でしょうか．
編入生は同学年の学生と比べて持っている初期アイテムである単位が少ないです．
なので必然的に受講する科目は下の学年向けに開講しているものを選ぶ必要があります．
そこで難易度の違いが出てくるといった印象が強いです．
ちなみに私の時間割で３年次用に開講されている科目は４つのみです．
あとは１〜２年次用に開講されている科目を受けていました．
ここらへんは他の大学で違うでしょうね．
enPiTで一緒になった京大の人はFPGAでCPU作ったり，コンパイラやインタプリタを私と同じ学年で作成しているようです．
高専時代にnand2tetrisで満足した私とは差がありすぎますね．
科目ピックアップ
ここでは名前だけでは内容が不明なものなどを少しピックアップします．
経営学
内容は名前のままといえば終わるのですが，この科目は経済学部用に開講されている科目のひとつでした．
他学部の科目をとることができるのは大学の強みなのかなと思います．
私は独学で少し触ったことがあるからかもしれないが知りたいなって思うような高度な内容はなかったです．
やはり1年生向けの科目だったので仕方ないのかもしれないと思いました．
ただ，使った本は素晴らしいものでした．
「1から始める経営学」という本なのですが非常にわかりやすい本です．
もしドラを話題提供に持ってきたりとわかりやすい身近な例から学ぶことができます．
勉強するというよりは読みものに近いです．
是非読みものとして読んでもらいたいです．
普通に面白いと思います（ただの本の紹介になってしまった）．
21世紀サイエンス論
主な対象は1年生の科目です．
なんか大学っぽいなぁと感じた科目ですね．
システム工学部とその他の学部の教授4人が前で 広義的な意味でのサイエンスに関するトピックを提供し， 教授達の議論を聞く科目といった感じでしょうか．
この科目は聞くだけではなく、コメント投稿システムが 用意されているので学生も気軽に意見や感想を述べることができる環境でした．
教授達はそこの発言を拾って議論を進めることもあります．
今回の場合だとサイエンスに関するトピックを「時間軸」に着目し，大過去，過去，現在，未来といった区切りで議論を進めていました．
わかやま地域図書館論
主な対象は1年生の科目です．
弊学では「わかやま学群」というものが用意されており，編入生であっても2単位は取得しなければならないと編入後に聞かされ，一番よさそうなのを選択したという経緯です．
内容は講義名とは少し異なるかもしれません．
世界の図書館についての説明を複数回で行ったり，和歌山県以外の図書館について紹介がありました（もちろん和歌山のことも）．
そのおかげで日本の図書館事情が少し理解できたと思います．
日本の図書館事情について把握されている弊学の大学図書館の館長が講義を持っていました．
この科目がなければ大学図書館以外に行くことはなかったであろうと思うのでそこはよい経験になったと思います．
その他
ここでは他の科目について１行程度で軽く紹介していきます．
・データマイニング：Pythonでデータマイニング，Webマイニングの基礎を学ぶ．授業は講義＋実習形式で手を動かして学べた．
・データ構造とアルゴリズム：基本的なアルゴリズムについて学ぶ科目．
・情報システム基盤技術：情報システムとは何か，構成しているものは？そんなことを１５回複数の教授で担当をわけて行っていた．
・アルゴリズム演習：Cのお勉強．前半はほんとに頭を空にして作業していた．
・パターン認識演習：パターン認識のあれこれをC++で主にOpenCVを用いて実装する科目だった．
・知能ロボット概論：ロボットの順運動学，逆運動学について学んだ．
・データ解析：機械学習で用いられている数学の知識の獲得と実際にどのように適用されているか各手法を見ていく科目．
・人工知能：知能とはなにか知識とはなにかを人工知能の歴史や具体的なシステムを通して考える科目．
・ネットワークセキュリティ：結城浩さんの著書の勉強．主に暗号に関する回が多かった．
さいごに
今回は高専から編入してこんな講義を前期に受けたよという話でした．
編入してから受講する科目は私の想像より自由ではなかったですが，私にとっては編入によって専門が情報系に主をおけるようになったこと，そして環境が変わったことが大きかったです．
もっと知りたいことがあったら答えられるものならば答えるので是非．
