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Kohsuke Ide

早稲田大学 / Faculty of Science and EngineeringTokyo, Japan

Kohsuke Ide

早稲田大学 / Faculty of Science and Engineering

Deep learning, Computer Vision, Abstract Reasoning,アルゴリズム, Data Science

早稲田大学基幹理工学部、機械科学・航空宇宙学科(副専攻:情報通信学科)の井手康允です。高校に入学してからプログラミングの勉強を始め、主にpython,C++,C#に触れてきました。 3D再構成/常識獲得などに興味があります。 https://www.linkedin.com/in/kohsuke-ide-606a32236/

この先やってみたいこと

未来

データ分析や機械学習について新しく学びたい。 また、今まで学習してきたアルゴリズムやゲーム環境構築などの能力を活かせる仕事も興味あり。 大学/インターン先ではコンピュータービジョンおよび強化学習の分野での研究に取り組んでいる。

早稲田大学4年間

Faculty of Science and Engineering

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I am currently pursuing a degree in Applied Mechanics and Aerospace Engineering at Waseda University, where I have also minored in the Department of Computer Science and Communications Engineering. This has equipped me with strong foundational skills in programming, data structures, and algorithms.

株式会社Preferred Networksの会社情報

株式会社Preferred Networks4ヶ月

Research Engineer(インターン)現在

- 現在

Computer vision(3D Gaussian Splatting)

National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)11ヶ月

Machine Learning Researcher(インターン)現在

- 現在

Investigate the latest technologies in computer vision and related fields based on academic papers, and perform reproducible implementations. Further, extend the research to devise new methods.

株式会社Lightblueの会社情報

株式会社Lightblue3年間

ML Engineer(インターン)

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As an ML Engineer intern at LightBlue-Technology, I have demonstrated proficiency in a wide range of programming languages, machine learning frameworks, and technologies. My notable achievements include creating and fine-tuning a highly accurate ML model for motion classification, conducting thorough EDA and feature selection, implementin

エムスリー株式会社の会社情報

エムスリー株式会社2ヶ月

MLOps Engineer(インターン)

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Developed and open-sourced a robust solution to automatically resolve Out-of-Memory (OOM) errors in Kubernetes jobs, bolstering system resilience across various environments. Originally tailored for Google Kubernetes Engine (GKE) on Google Cloud Platform (GCP), the tool is undergoing enhancements to guarantee universal compatibility with diverse Kubernetes environment.

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