G検定(JDLA Deep Learning For GENERAL)
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。
400万人が利用する会社訪問アプリ
第一ゼミナール / 和泉府中校
私の座右の銘が「やらない後悔やる後悔」であり,自分が成長でき,良い経験ができる機会があれば,その機会を逃さずに積極的に取り組むタイプの性格です. 私の趣味はサッカーと読書です. サッカーは,今はプレイすることは少なくなり,主に欧州サッカーをYoutubeなどの動画サイトで見ることが多いです.
私は自分の成長に繋がることに対して積極的に取り組むことができます. 学部3年生の夏,私は研究活動が活発な研究室に配属され,その時から研究に着手していました.この研究の成果を学会で発表する経験を通じて,自分自身の成長を感じることができました.私は学部時代に2回の学会発表を行った
学部1年生から今現在まで,アルバイトとして塾講師をしています.主に,中学生・高校生を対象に数学と英語を教えています.
SNSの普及によって、流言(真偽が不明確な情報)が発信されるようになった。一方、SNS上では流言だけでなく、それらに対する訂正情報も投稿される。流言への訂正情報は、ユーザに対して流言への気づきを与え得るものであり、流言拡散防止のために利用できる可能性があると考えられる。そこで、流言拡散防止の仕組みの検討材料となり得る特徴を明らかにするために、「
私はAiBiC Spiralというイベントに参加した経験があります。このイベントでは、チームを組み、機械学習モデルをMicrosoft Azureで構築しWeb API化したものをpythonコードに組み込むことで商品の需要予測システムを開発しました。チーム内で思考錯誤し、他チームと競い合いながら需要予測精度の向上に努めました。この活動を通して交差検証、学習アルゴリズムなどの機械学習には必要不可欠な知識について実践的に学ぶことができました。私が所属していたチームでは、商品”ヨーグルト”において売り上げ総額がチーム全体の1位、需要予測精度(決定係数)はチーム全体の2位、企業・大学が仕事を依頼したいチームとしてチーム全体の2位タイという結果を残すことができました。また私はチーム内で、チームの進捗状況を管理するファシリテータや需要予測精度向上の検討を行う役割を担っておりました。
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。