原則としては、学生自身が本人の興味や必要性に応じて研究テーマを設定することを想定しています。ゼミ配属前の面談時に、教員が持つスキルセットで指導できそうな研究テーマになるかどうかを検討し、受け入れの可否を判断します。設定した研究テーマに応じて、必要な解析手法を学んだり、先行研究を調べたりしながら、研究を進めていきます。新しい手法を開発するよりも、データを用いて具体的な問題解決を行うことを優先します。
また、もし教員の研究テーマに強い関心がある学生がいれば、教員が現在行っている研究テーマを一部切り出して、修士論文のテーマにする可能性も検討します。（もちろん、責任をもって研究を遂行する意思のある人に限ります。）興味がある人は、面談時にご相談ください。
なお、これまでのゼミ生が修士論文で利用した主な手法は以下の通りです。
KAN（Kolmogorov-Arnold Networks ）
深層学習を用いたノイズ除去
ベイズ最適化
最適制御
ベイジアンネットワーク
大学院の学生は少人数でありテーマもまちまちであるため、現在のところは週に一度の個人指導を中心にしています。（ゼミ生の人数によっては隔週になることもあるかもしれません。）教員との連絡には学部ゼミ生とも共用でSlackを利用しています。学部のゼミ生とも緩く繋がってもらえると嬉しいです。また、興味があれば学部ゼミのグループワーク等にも参加してもらうことは可能です。
こちらをご参照ください。
滋賀大学データサイエンス研究科博士前期課程では、入学時点では研究指導教員は決まりません。春学期の授業が終わる夏ごろに志望するゼミの教員の希望を出し、受け入れ可否が決まります。そのため、入試や入学前にゼミ見学に来る必要は必ずしもなく、入学後でも間に合います。もちろん、それでもご希望があれば、研究室訪問に来て頂くことも可能です。
一方、博士後期課程では、研究指導教員は初めから決めておく必要があります。もし、博士後期課程で、本ゼミでの受け入れを希望する方がいれば、お早めにご相談ください。