知能情報研究室ラジオ

工学院大学情報数学および演習1の授業では、情報数学だけでなく、チームワークや英語力も重要です。

チームワークは、情報学部に入学してからも必要なスキルです。チームでプロジェクトを進めたり、研究をしたりする場合、チームメンバーと協力して成果を出す必要があります。

英語力は、情報学部で学ぶためには必須です。多くの教科書や論文は英語で書かれており、研究発表も英語で行われます。

自分の時間を大事にすることも大切です。情報学部では、多くの授業や課題があり、忙しくなりがちです。しかし、自分の時間を確保して、勉強や休息をとることも大切です。

1Qの分出遅れた分を取り返すには、自分の時間を有効に使い、勉強に集中することが大切です。

TwitterのBlueの申請は、許可が下りれば長文もツイートしようと思います。フォローや注目をお願いいたします。

工学院大学情報数学および演習1の授業は、ステップアップ制で展開されます。これは、受講者レベルに応じて、授業内容を段階的に進めていく方法です。この方法により、受講者全員が自分のペースで学習を進めることができます。

また、今回の授業では、先生とTAの人数に対して受講者数が半分になっています。これにより、先生とTAのサポートをより多く受けることができます。

密度濃く学んでいきましょう！

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

【SVR詳細解説回の原稿】：

皆さん、こんにちは。前回の放送では、サポートベクトル回帰（SVR）の基本的なアイデアとそれが何に使われるのかを紹介しました。今日は、その細部について深く掘り下げていきます。

まず、SVRの基本的なアイデアを思い出してみましょう。SVRは、サポートベクトルマシン（SVM）のアイデアを回帰問題に適用したものです。つまり、最適な超平面を見つけ出し、それを使って新たな観測値を予測します。しかしながら、超平面の決定は観測値からどれだけずれているかに依存します。

ここで重要なのが、私たちがどの程度の誤差を許容するかを決定するパラメータε（イプシロン）です。SVRの目的関数は以下のようになります：

最小化：1/2 * ||w||^2 + C * Σ(ξ_i + ξ_i*)

ここで、ξ_iとξ_i*は上方および下方のスラック変数で、観測値からのずれを表します。これは、SVMで見たスラック変数と同じ役割を果たしています。

そして、SVRでは、観測値がε範囲内に収まっている場合、そのデータ点は誤差とは見なされません。これがSVRが「ε-insensitive」（εに対する不敏感）とも呼ばれる理由です。

SVRの双対問題を解くと、解は以下の形で得られます。

f(x) = Σ (α_i - β_i) K(x_i, x) + b

ここで、α_iとβ_iはラグランジュ乗数で、それぞれ上方および下方のスラック変数に対応します。Kはカーネル関数で、高次元へのマッピングを行います。

バイアス項bは、以下のように求められます：

b = y_i - ε - Σ_j (α_j - β_j) K(x_i, x_j) （α_i

b = y_i + ε - Σ_j (α_j - β_j) K(x_i, x_j) （β_i

重要なのは、このbはすべてのサポートベクトルについて等しいはずで、その一貫性は解の信頼性を保証します。そして、α_iとβ_iはサポートベクトルに対して0以上で、非サポートベクトルでは0になります。

これらの理論の背後にある数学は複雑であるかもしれませんが、理論が提供する洞察は、機械学習モデルを理解し、適用する上で非常に重要です。

SVRが提供するこの鋭敏さとパワーは、未来を予測する一つの手段となります。リスナーの皆さん、これからも一緒に学び、探求していきましょう。それではまた次回まで。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

大学の数学の授業の内容についての情報が詳しく書かれていますね。様々な数学的概念や理論についての理解が期待されるようです。以下、具体的なポイントを挙げてみます：

このメッセージは数学を深く理解することの重要性、そしてその理解が情報学の様々な分野にどのように適用されるかを示しています。これらの内容を理解し習得することで、学生は数学的な思考力を身につけ、より高度な学問に挑む準備ができるということですね。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

【SVR解説回の原稿】：

こんにちは、リスナーの皆さん。今日はサポートベクトルマシン（SVM）の派生形であるサポートベクトル回帰（SVR）について解説します。

前回までに、私たちはSVMとその原理を学びました。分類問題を解くための強力なアルゴリズムですね。しかし、パターン認識の世界は分類問題だけでなく、回帰問題も非常に重要な課題となっています。ここで、SVMが登場し、SVRとなります。

SVRもまた、SVMと同様の原理に基づいています。つまり、最適な超平面を見つけることですが、今度はこの超平面が予測値を生成するために使用されます。そして、超平面の決定は、それが観測値からどれだけずれているか、またはどれだけ誤差を許容するかに基づいています。この誤差の許容範囲を制御するパラメータが、ε（イプシロン）です。

SVRの目的関数は以下のようになります：

最小化：1/2 * ||w||^2 + C * Σ(ξ_i + ξ*_i)

ここで、ξ_iとξ*_iは上方および下方のスラック変数で、これらは観測値からのずれを表します。これは分類問題のSVMで見たスラック変数と同じ役割を果たしています。

そして、誤差がイプシロン内に収まっている場合、そのデータ点は誤差とは見なされず、その点での損失は0となります。これが、SVRが「ε-insensitive」（イプシロンに対する不敏感）とも呼ばれる理由です。

さらに、非線形回帰問題を扱うためには、SVMと同じく、カーネルトリックを利用します。これにより、データを高次元空間にマッピングし、その高次元空間での線形回帰を行います。

これら全てが合わさると、SVRは回帰問題に対する強力なツールとなります。それはデータのパターンを解析し、未来を予測する一つの手段となります。

リスナーの皆さん、データの海は広大で、その中には未知の真実が隠されています。私たちが学んでいるこれらの方法は、その海を航海するための羅針盤となります。その羅針盤が、あなたが未知の真実に辿り着く一助となれば幸いです。これからも一緒に学び、探求していきましょう。それではまた次回まで。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

【タイトル】：運動初心者のためのエクササイズガイド

視聴者の皆様、こんにちは。「あなたの健康ラジオ」にお越しいただきありがとうございます。今日は運動初心者の方々へ向けて、運動の始め方、進め方についてお話しします。

運動を始めるにあたり、まず身体の準備が大切です。ゆっくりとしたウォーキングから始め、徐々に心肺機能を高めていきましょう。有酸素運動は、体内の脂肪や糖分を酸素と結びつけてエネルギー（ATP）を生成するので、体のエネルギー消費を助け、体脂肪を減らす効果があります。ウォーキング、ジョギング、自転車などが有酸素運動の例です。

続いて筋トレを取り入れると良いでしょう。筋トレは無酸素運動で、筋肉に蓄えられたグリコーゲンからエネルギー（ATP）を作り出します。これは筋肉を強くし、基礎代謝を上げ、骨密度を改善します。

運動が習慣化したら、HIIT（高強度インターバルトレーニング）を試してみましょう。一定の基礎体力が必要ですが、HIITは時間効率が良く、有酸素・無酸素運動のメリットを両方享受できます。

以上が運動初心者が実践すべき運動の段階です。健康維持のため、そして次のステップへ進むためにも、適切な運動を選びましょう。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

【原稿開始】

タイトル：『PREP法で捉える機械学習における回帰タスクとカーネル法』

こんにちは、リスナーの皆さん。今回のパターン認識ラジオでは、機械学習の回帰タスクと、そこでのカーネル法の活用についてPREP法を使って解説します。PREP法とはPurpose（目的）、Resources（リソース）、Evaluation（評価）、Process（プロセス）の頭文字をとったアプローチ方法です。

Purpose（目的）

回帰タスクの目的は、与えられたデータから目的変数の予測値を生成するモデルを作成することです。具体的には、売上予測、気候予測、病気の進行予測など、連続した値を出力する問題に適用されます。今回はこの回帰問題に焦点を当て、さらに非線形な問題に対応可能なカーネル法を取り入れていきます。

Resources（リソース）

機械学習の回帰タスクを解くために必要なリソースは、データセット、モデル（回帰木、線形回帰、SVMなど）、計算リソース（CPU、GPU）、そして機械学習ライブラリ（例えばscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）があります。これらは問題の複雑さ、データの量、精度要求等に応じて選択されます。また、非線形な問題を扱うためにはカーネル法が有用です。カーネル法はデータを高次元空間に写像し、その空間で線形のモデルを適用することで非線形の問題を解くことができます。

Evaluation（評価）

回帰モデルの性能は一般的に平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）、または決定係数（R2スコア）などによって評価されます。これらの指標はモデルが予測した値と実際の値との誤差を計測します。ただし、これらの指標が必ずしも最良の指標とは限らず、問題の性質や目的により適切な評価指標を選ぶ必要があります。

Process（プロセス）

回帰タスクのプロセスは、一般的に以下のステップで行われます。まず、データの前処理として欠損値の補完や異常値の除去、データのスケーリングなどを行います。次に、データを訓練データとテストデータに分割し、訓練データを用いてモデルの学習を行います。この時、カーネル法を用いる場合は、データのカーネル化を行います。学習後は、テストデータを用いてモデルの評価を行います。最後に、評価結果を元にモデルの改善やパラメータ調整を行います。

以上、PREP法を用いて機械学習の回帰タスクとカーネル法について解説しました。回帰タスクは機械学習の基本的な問題形式であり、その解法について理解することは、より高度な機械学習手法を理解するための基盤となります。この解説が、皆さんの学習に少しでもお役に立てれば幸いです。

【原稿終了】【原稿開始】

タイトル: "PREP法で考える機械学習の回帰タスクとカーネル法"

Points:

回帰タスクは、機械学習の基本的なタスクの一つであり、連続した値を予測する問題に対して適用されます。その解法としてカーネル法がよく用いられます。

Reasons:

回帰タスクは、連続値を予測することが必要な様々な実問題、例えば気候予測や病気の進行予測などに直接適用可能であるため、その重要性が認識されています。また、カーネル法を用いることで、非線形な問題にも対応可能となり、様々な複雑なデータに対するモデリングが可能になります。

Example:

例えば、病気の進行予測においては、様々な生体情報から次の診察時の病状を予測するためのモデルが求められます。ここで、病状の変化は非線形であることが一般的ですから、カーネル法を用いた回帰モデルが有効になります。カーネル法を用いることで、生体情報の非線形な関係性を考慮した予測モデルを作成し、より高精度な予測を行うことができます。

Points Again:

以上から、回帰タスクは機械学習の基本的なタスクであり、その解法としてカーネル法が有効であることがわかります。これらの理解は、より複雑な機械学習手法を理解するための基盤となるでしょう。

【原稿終了】

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

【パターン認識ラジオ】

タイトル：複素数のフーリエ係数：実数表現からの進化

こんにちは、パターン認識ラジオへようこそ。情報の海を航海する皆さんの羅針盤です。今回のトピックは、複素数を用いたフーリエ係数の洞察について深堀りします。

フーリエ分析は、信号やデータを異なる周波数成分に分解し、その本質を理解するための強力なツールです。皆さんがこれまで学んできた実数のフーリエ係数a_k, b_kは非常に有用ですが、複素数表現に移行することで、フーリエ分析はさらにパワフルに、そして美しくなります。

複素数のフーリエ係数は、信号の各周波数成分の振幅と位相を一つの複素数として取り扱うことで、情報を保持しつつ計算を単純化します。具体的には、フーリエ係数の複素数表現として、c_k=a_k/2 - i b_k/2, c_(-k)=conj(c_k)を定義し、関数をf(x)=Σ_k∈Z c_k exp(ikx)と表現します。

この表現の魅力は、異なる周波数成分が直交するという性質を持つこと、つまり、[exp(ikx), exp(ilx)]_C = [cos(kx),

複素数のフーリエ係数の表現では、すべての周波数成分の規格化が一様に1になるという特徴があります。これは実数のフーリエ係数とは異なる洞察であり、これがフーリエ分析がより強力なツールとなる理由です。全ての周波数が対等に扱われ、全てが一つに統一されます。

これこそが、実数から複素数への進化の醍醐味です。フーリエ分析のパワーと美しさを一層引き立てる象徴的な結果です。これらの洞察は、皆さんが信号処理、音声認識、画像処理などのフィールドで直面する問題を解く際の強力なツールとなります。

複素数をフーリエ分析に取り入れることで、新たな視点が提供され、理解が深まり、新たな発見への扉が開くでしょう。皆さんの学びの旅がこれによってさらに豊かで、充実したものになることを願っています。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

"あなたの健康ラジオ"へようこそ。今日は花粉症とそれを克服するための治療法、特に「舌下免疫療法」について話し合います。リスナーの皆様が健康という価値に注目し、情報を共有することで、より健康的な生活を送る一助となれば幸いです。

さて、花粉症は、スギやヒノキなどの樹木から飛散する花粉によるアレルギー反応で、くしゃみや鼻水、目のかゆみなどの症状を引き起こします。これらの症状は春の訪れを予感させる一方で、私たちの生活を困難にすることもあります。

最近、舌下免疫療法という新しい治療法が注目を集めています。これはアレルゲン、つまり反応を引き起こす物質を微量摂取し、体を徐々に慣らしていく方法です。毎日アレルゲンを舌の下に置き、そこから体内に取り入れます。治療は数年間続けることが一般的で、その期間中に体は徐々にアレルギー反応を抑制する能力を身につけていきます。

私自身もこの舌下免疫療法を試し、驚くべき結果を得ることができました。3年間の治療の結果、花粉症の症状が全く出なくなりました。今では春の訪れを心から楽しむことができます。

しかし、必ずしもすべての人にとって効果的な治療法というわけではありません。個々の症状や体質により、適した治療法は異なるためです。そのため、新たな治療法を試す前には、必ず医師の意見を聞くことをお勧めします。

また、治療が効果的であったからといって、全てのアレルギーが消えるわけではありません。しかし、症状の軽減は日常生活の質を大きく向上させ、生活を楽しむ余裕を取り戻す手助けとなるでしょう。

私たちが自分の体験を共有することで、他の人々が自分自身の健康を改善するための情報を得られるかもしれません。舌下免疫療法に興味がある方は、専門家に相談してみてください。あなた自身や家族、コミュニティメンバーの健康に対するアプローチが、より良い選択肢につながることを願っています。

それでは今日はこれでお終いとさせていただきます。また次回の放送でお会いしましょう。あなたの健康と幸せを願って、さようなら。

【スクリプト】

タイトル：周期関数とパターン認識の鍵：内積、カーネル、フーリエ変換

皆さん、こんにちは！今日は、周期関数、内積、そしてフーリエ変換という数学の領域から、どのようにパターン認識が生まれるかについて話していきます。特に理系に興味のある皆さん、今回の内容はきっと興味深く感じることでしょう。

まずは「内積」から始めましょう。内積は2つのベクトルの類似性を数値化する方法で、ベクトルの間の角度を計算するのに使います。鋭角なら正の値、鈍角なら負の値、直角なら0になります。つまり内積が0となる二つのベクトルは直交、つまり独立していると言えます。

この概念は、パターン認識にとって不可欠です。あるベクトルが他のベクトルとどれだけ似ているか、または独立しているかを知ることは、パターンを特定し、データを理解する上で重要だからです。

周期関数と内積の関連性を理解するために、次にフーリエ変換について説明します。フーリエ変換は、ある周期関数を正弦波と余弦波の組み合わせ、つまり「フーリエ級数」で表現する方法です。これにより、時間領域の信号を周波数領域に変換することができます。

周期関数の内積も同様に、2つの関数がどれだけ似ているか、または直交しているかを測るのに役立ちます。周期関数fとgの内積は、（f,g）=

また、周波数が異なる正弦波や余弦波は、互いに直交するという特性を持ちます。つまり、内積がゼロになります。これはフーリエ変換の強力な特性であり、信号をその周波数成分に分解することを可能にします。

次に、「カーネル」について触れましょう。カーネルは、高次元の特徴空間における内積を計算する概念です。内積カーネルは、非線形の特徴空間におけるパターンを認識する上で非常に重要です。

最後に、複素フーリエ変換について説明します。実数値関数のフーリエ変換は正弦波と余弦波を使いますが、複素数値関数のフーリエ変換は複素指数関数を用いることで内積の計算が一層簡単になります。

具体的には、周期Tの関数f(x)と基底関数e^(inx2π/T)（ここでnは整数,

これら全ての概念は、データ分析、パターン認識、機械学習など、多くの応用分野で重要な役割を果たします。そして、これらを理解することで、私たちは情報溢れる世界で隠れたパターンを見つけ、解釈し、活用する能力を身につけることができます。この世界を理解し、よりよく作り上げるために、これらの工具を手に取りましょう。皆さん、数学の力を信じて、未来を創造していきましょう！

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/

橘完太さん、こんにちは。そして、東京カンターランドへようこそ！あなたのシダキュアを用いた舌下免疫療法による花粉症の克服の話を伺い、とても感動しました。

花粉症は大勢の人々が苦しむ問題で、特にこの時期はスギ花粉による症状がピークを迎えます。あなたが花粉症を克服するために用いた、舌下免疫療法は体内でアレルギー反応を調節し、症状を軽減する有望な治療法とされています。この治療法があなたにとって有効だったという話は、花粉症に悩む多くの人々にとって大きな希望となるでしょう。

特に印象的だったのは、症状が全く出ない状況となったとのお話です。これは、舌下免疫療法が免疫システムを調整し、以前は反応を示していた花粉に対する過剰な反応を防ぐ働きを示したということですね。

また、ヒノキ花粉症も同時に改善したとのこと、これは興味深い点です。舌下免疫療法が複数の花粉症に対して有効である可能性を示唆しているかもしれません。

あなたが花粉症の治療に成功し、その経験を共有してくれることは、多くの人々が花粉症に対する新たな治療法を探求する助けとなるでしょう。そして、あなたの体験が、他の人々が自身の健康問題を克服するための勇気を与えることでしょう。このエピソードを共有していただき、ありがとうございました。

花粉症の克服体験をシェアしてくださり、ありがとうございます。

私は10代の頃から花粉症に悩まされていました。春になると、くしゃみ、鼻水、鼻づまり、目のかゆみなど、様々な症状が出ていました。薬を飲んでも症状が改善せず、とてもつらい思いをしていました。

そんな中、舌下免疫療法を知り、治療を始めることにしました。舌下免疫療法は、アレルゲンを少量ずつ体に摂取することで、アレルギー反応を抑える治療法です。

私は、3年間にわたって舌下免疫療法を続けました。最初は、症状が悪化する時期もありましたが、徐々に症状が軽減していきました。そして、3年後には、症状が全く出なくなりました。

舌下免疫療法は、花粉症の治療に効果的な方法だと思います。花粉症に悩んでいる方は、ぜひ一度検討してみてください。

また、私の体験が、他の花粉症の方の参考になれば幸いです。

それは素晴らしい克服体験ですね。花粉症の厄介さは、悩まされている人にしか分からないもの。あなたが舌下免疫療法という方法を通じてその問題を克服した事実は、他の花粉症に苦しむ人々に大きな希望を与えることでしょう。

舌下免疫療法は自分自身の免疫系を調整し、本来反応すべきでないものに反応しないように学習させる、というとても興味深いアプローチです。それが三年間という時間をかけて徐々に効果を発揮し、あなたが春の訪れを恐れることなく過ごせるようになったのは本当に素晴らしいことです。

また、その経験を他人と分かち合い、同じ問題を抱えている人々に対して解決の一端を示す勇気と寛大さも素晴らしいと思います。花粉症に悩む多くの人々が、あなたの経験により自分も同じように克服できる可能性を見つけ、新たな治療法にチャレンジする勇気を持てることでしょう。

本当に素晴らしい話をありがとうございました。あなたの経験が、多くの花粉症の方々にとって希望の灯火となることを願っています。

ありがとうございます。花粉症の克服は、私にとっても大きな喜びでした。長年悩まされていた症状が改善され、春を心から楽しめるようになったのは、本当に幸せなことだと思います。

舌下免疫療法は、とても効果的な治療法だと思います。アレルゲンに対する免疫力を徐々に高めていくため、副作用も少なく、長期的な効果が期待できます。

花粉症に悩んでいる方は、ぜひ舌下免疫療法について検討してみてください。きっと、あなたの生活を大きく改善してくれるはずです。

また、私の経験が、他の花粉症の方々のお役に立てば幸いです。

そのような素晴らしい結果を得られたこと、そしてその体験を他の人と共有していることを聞いて、とても喜ばしく思います。花粉症は季節性のものであったり、一年中続くこともあり、生活の質を大幅に低下させる可能性があります。しかし、あなたの話を聞くと、舌下免疫療法という選択肢が存在し、それが効果的であることを実感できます。

その治療法が、アレルゲンに対する体の反応を徐々に変えていくという点は特に興味深いです。副作用が少なく、長期的に持続する可能性があるのであれば、花粉症に苦しむ多くの人々にとって、大きな希望を与える可能性があります。

あなたが他人とその体験を共有し、それが他人の花粉症治療の参考になることを願っています。ありがとう、そして素晴らしい結果を得られたこと、本当におめでとうございます。

（BARD）

ありがとうございます。舌下免疫療法は、私にとってとても効果的な治療法でした。花粉症の症状がほとんどなくなったので、以前のように外出したり、スポーツを楽しんだりすることができます。

舌下免疫療法は、アレルゲンに対する体の反応を徐々に変えていく治療法です。そのため、副作用が少なく、長期的に持続する可能性があります。花粉症に苦しんでいる方は、ぜひ舌下免疫療法を検討してみてください。

（ChatGPT4）

それは素晴らしい結果ですね。舌下免疫療法が花粉症の症状をほとんど消してしまったとのこと、それによりあなたが日常生活を再び楽しめるようになったこと、本当にうれしく思います。アレルゲンに対する体の反応を徐々に変え、副作用が少ないという特徴は、舌下免疫療法が一部の人々にとって非常に有益な治療法であることを示しています。

あなたの経験が他の花粉症に苦しんでいる人々にとって、新しい治療法の可能性を示す一例となることを願っています。花粉症には多くの治療法がありますが、個々の人に最も効果的な治療法は異なるかもしれません。したがって、あなたのような人々が自身の体験を共有することは、他の人々が自分に最適な治療法を見つける手助けとなることでしょう。ありがとうございます。

（BARD）

ありがとうございます。舌下免疫療法は、私にとって本当に効果的な治療法でした。花粉症の症状がほとんど消え、日常生活を再び楽しめるようになりました。アレルゲンに対する体の反応を徐々に変え、副作用が少ないという特徴は、舌下免疫療法が一部の人々にとって非常に有益な治療法であることを示しています。

私の経験が他の花粉症に苦しんでいる人々にとって、新しい治療法の可能性を示す一例となることを願っています。花粉症には多くの治療法がありますが、個々の人に最も効果的な治療法は異なるかもしれません。したがって、あなたのような人々が自身の体験を共有することは、他の人々が自分に最適な治療法を見つける手助けとなることでしょう。

舌下免疫療法に興味のある方は、医師に相談することをお勧めします。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud

https://youtu.be/gP7jjWApgHA

https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html

https://wcci2024.org/