22卒 本選考ES
エンジニア
22卒 | 早稲田大学大学院 | 男性
-
Q.
Q1.あなたの研究内容、もしくは勉強してきた内容を、自らが実際に行った役割を交えて、詳しく教えてください。併せて、それをソフトバンクのエンジニアとしてどう役立てたいか、教えてください。（200字～）*
-
A.
大学、大学院では、画像工学を専攻とする研究室に所属をしています。 大学では、「機械学習を用いた低解像度熱画像の高解像度化の研究」に取り組みました。 この研究には、腹膜播種という病気に対し、確立した治療方法が存在せず、光温熱治療という新しい治療法が実現されれば、一般的な治療方法に成り得るという背景があります。その光温熱治療が実現できていない原因の一つである、内視鏡から得られる熱画像が低解像度であるという問題をソフトウェア的に解決することが目的です。 自身の役割としては、新たな治療法の実現のためにソフトウェア担当として、研究に取り組みました。 研究は環境条件が従来研究と比べ厳しく、思うように結果が出ず、困難に直面することが幾度なくありました。しかし粘り強く研究に取り組んだ結果、従来手法よりも優れた高解像度化手法の開発に成功し、15人中3枠の学部生での学会発表まで成し遂げることができました。 貴社のエンジニアとして働く上で、今後どんな困難に直面したとしても、研究で培った粘り強くやりきる力を活かして乗り越える自信があります。 続きを読む
-
Q.
Q2-1.自ら手を動かしてつくった成果物※があれば、何をつくったのかを、自らが実際に行った役割も交えて、詳しく教えてください。（200字～）※ディープラーニングを用いたチャットボット・音声認識・画像認識プログラム、機械・ロボ・電子機器、NW環境、アプリ、サーバーなど実際に作成したものであれば、何でも結構です。※数値的成果や、公開先、成果物を確認できるURLがあれば、併せて記載してください。
-
A.
Pythonを用いて、深層学習を用いた高解像度化ネットワークを作成した経験があります。 低解像度の熱画像を入力とし5倍の高解像度化をして出力するモデルです。 ResNetを基とする高解像度化ネットワークモデルであるSRResNetが存在し、その既存ネットワークモデルのパラメータの調整や層の追加、調整等を行うことで自分の環境に合うように調整を行いました。 これは前述の卒論研究の中で自身が取り組んだものになり、ソフトウェアは自身がメインで担当していたものとなるので、本モデル作成も自身が主体として取り組んだものになっています。 続きを読む
0
0
