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インターンの評価

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総合評価: 4.0

選考難易度: 2.8

業界理解: 3.7

会社理解: 4.3

メンターのコミット: 3.2

自己成長: 4.2

内定直結度: 2.7

学生のレベル: 4.3

テーマの面白さ: 3.8

総合評価: 4.3

選考難易度: 3.3

業界理解: 5.0

会社理解: 5.0

メンターのコミット: 4.0

自己成長: 3.7

内定直結度: 3.0

学生のレベル: 4.3

テーマの面白さ: 4.7

総合評価: 4.4

選考難易度: 2.8

業界理解: 4.4

会社理解: 4.8

メンターのコミット: 3.8

自己成長: 3.8

内定直結度: 2.4

学生のレベル: 3.8

テーマの面白さ: 4.4

総合評価: 5.0

選考難易度: 3.0

業界理解: 5.0

会社理解: 5.0

メンターのコミット: 5.0

自己成長: 5.0

内定直結度: 5.0

学生のレベル: 4.0

テーマの面白さ: 5.0

総合評価: 4.5

選考難易度: 4.5

業界理解: 4.5

会社理解: 4.0

メンターのコミット: 4.0

自己成長: 4.0

内定直結度: 2.0

学生のレベル: 4.5

テーマの面白さ: 3.5

インターンの内容(22件)

機械学習を用いて、採石場の運営を評価するベンチマークモデルを開発する

とにかく、開発環境の開発に費やしました。まっさらなPCを与えられて、proxyや仮想環境、マシンのスペックと格闘していました。正直与えられたPCのスペックは十分ではなく、インターンの権限で制限されることまで多かったので辛かったです。発表に向けて、ひたすら予測モデルの開発、データ収集に追われていました。また、スライドの作成もしなくてはならなかったので、割と忙しかったです。正直、疲れました。

粒子線治療における自動患者位置決め技術の研究

機械学習を用いたテーマであったため、1週目は機械学習の環境構築が主に行なった内容である。1人1台PCが与えられるが、ネットワークの接続に制限があり、また申請してから承認されるまで時間がかかったため、その間はプログラミングと機械学習についての座学を行なった。また、自身の大学での研究内容についての紹介を行なった。（30分程度）2週目は実際に使用するプログラムと機械学習までの一連の動作確認を行いった。また、プログラム内のパラメータの調整を行ない、機械学習に必要な大量データセットの作成を実施した。支給されているPCではスペックが低く、作業が捗らないため、指導担当の方のハイスペックPC（ネットワー...

社会課題を解決するためのゲーム

開催時間は三時間で、グループ対抗のゲームを行った。まず資金カード、課題カード、さらに資本カードをもらった。資金と資本を使うことで、社会課題を解決しようというゲームだった。

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実際に研究所での研究の進め方を知れたことで、そのような生活パターンであればやっていけそうだなと感じた。研究所は研究者のみで設計開発とは完全に分離されており...

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