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院生スタッフによるラーニングサポート

理工学研究科の院生スタッフが自身の経験をもとに、学習や研究・進路に関する質問・相談に応じます。

授業の課題や試験に向けての学習相談はもちろん、学科分け、教職課程、研究室選び、大学院進学、就職活動などの進路相談にも、経験豊富な院生スタッフが親身になって相談に乗ります。ぜひお気軽にご相談ください。
日吉キャンパスの1・2年生も相談できます！ オンラインでの対応もいたします（要慶應ID）。

  • 時間： 授業期間中 平日12:30～15:30　
  • 場所： 理工学メディアセンター本館1階 ラーニングサポートデスク（レファレンスデスク隣）

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  • ブログでも理工学部生に役立つ情報を発信しています。

担当スタッフ（2024年度春学期）

曜日時間担当者学科・学年得意分野
月 12:30-14:00 奥土 数理科学科
修士2年		 数学1A～4B，物理A～D，
統計，数学，機械学習
14:00-15:30 利光 システムデザイン
工学科
修士2年		 物理A〜D，微分積分，
線形代数，数値計算，
Python，Fortran，
FreeFEM，LaTeX，
スライド作成
火 12:30-14:00 竹内 応用化学科
修士1年		 化学A・B・C・D，
応用化学実験，
マテリアル科学，
化学工学，教職課程
14:00-15:30 山本 応用化学科
修士1年		 化学A・B・C・D，
マテリアル合成，
有機化学，電気化学，
基礎化学実験，
応用化学実験，教職課程
水 12:30-14:00 谷尻 機械工学科
修士1年		 機械力学，材料力学，熱力学，
流体力学，応用解析第一，
MATLAB，LaTex
14:00-15:30 能登 化学科
修士1年		 化学A・B・C・D，
有機化学，有機合成，
天然物化学，
化学実験，教職課程
木 12:30-14:00 近藤 化学科
修士2年		 化学A・B・C・D，
量子化学，物理化学，
化学実験，線形代数，Fortran
14:00-15:30 下永 応用化学科
修士1年		 化学A・B・C・D，
無機化学，マテリアル科学，
波動光学，分光学
金 12:30-14:00 江藤 電気情報工学科
修士2年		 物理A・B・C・D，
情報工学・制御工学，
固体物性・スライド作成
14:00-15:30 高桑 管理工学科
修士1年		 確率・統計，線形代数，
金融工学，機械学習，Python，
LaTeX，管理工学実験・演習

担当スタッフは予告なく変更になる場合がありますのでご了承ください。

院生スタッフブログ「実学のすゝめ（サイエンスのすゝめ）」

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理工学部生の生活などについて紹介するブログです。
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過去の記事から
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　2023.12
　2023.12.21　量子コンピュータって何が凄いの？
　2023.12.18　理工学メディアセンターの賢い使い方～自習エリア編～
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　2023.12.12　インフラ業界の就活
　2023.11
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　2023.10
　2023.10.30　卒論は早め早めに
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　2023.5.30　英語学習のすゝめ　～リスニング編～
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　2023.5.10　統計とボドゲと私
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　2023.5.2　気づいたら物理学科に...！
　2023.5.2　"欠陥"が主役になる材料開発の世界
　2023.4.27　薄いペットボトルのヒミツ
　2023.4.21　研究室で何するの?
2022.4～2023.4
　2023.2.13　修士2年間を振り返って
　2023.2.9 　研究室1年目の過ごし方
　2023.2.7　就職活動について
　2023.2.7 　"Notion"を使ってみたら楽しかったので紹介
　2023.2.2　文献検索の方法 (数理向け)
　2023.2.2　修士2年間を振り返って
　2023.1.31　論文投稿に向けて
　2022.11.1　はじめての国際学会
　2022.7.7 　国内学会について
　2022.12.8　留学について
　2022.10.3　留学について
　2022.11.9　研究室選びについて②（２つの研究室に所属した経験あり）
　2022.7.27　研究室選びについて（２つの研究室に所属経験あり）
　2022.6.9　就職活動について
　2022.10.27　機械工学科のあれこれ
　2022.11.8　表面化学とは何だろう？
　2022.12.9　LaTeXエディタのすすめ
読書のすゝめ
　2022.7.25　『量子論の基礎―その本質のやさしい理解のために』ほか
　2022.7.25　『実数論講義』
　2022.7.25　『独学プログラマー：Python言語の基本から仕事のやりかたまで』ほか
　2022.7.25　『Undergraduate analysis』ほか
　2022.7.25　『わかるPython : 決定版』
　2022.7.25　『物理化学：分子論的アプローチ』ほか
　2022.7.25　『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』ほか

　

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理工学メディアセンターレファレンスデスク
E-mail： rmc-ref-group@keio.jp
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