流れなどは1つ目のリンクに詳細に説明されているので，自分が何を思ったのかなどを
- インターンの流れ
- 行ってどうだったか
- その他
に沿って書いていきます
来年になったらコースの内容は変わると思うので，来年度参加者に親切な内容というわけではないと思います
自己紹介はここに書いてます
インターンは書類選考とオンラインの面接がありました
Zoomかappearinだったと思います
面接では特に面白い話をできる自信がなかったので，先に自己紹介スライドを用意しておきました
参加したい希望として
- ポワソン分布の話をしたい／聞きたい
- 単純にWeb系っていうのがキラキラしているように感じられて行ってみたい
- 現場を知ってみたい
という旨を伝えました
ニトリで買い物をしている際に参加を認めていただける電話がかかってきて小躍りしました
1日目午前は社内見学と，午後は社食の後に機械学習の理論についての講義を菊田さんから受けました
資料はこちらで公開されています
完全に理解できたと思ったらスターを押しに行こうと思っています
資料をAdobe Acrobat Readerで開くと，「しおり」が文字化けしているので回避して欲しいです…
\ifnum 42146=\euc"A4A2 \AtBeginShipoutFirst{\special{pdf:tounicode EUC-UCS2}}\else
\AtBeginShipoutFirst{\special{pdf:tounicode 90ms-RKSJ-UCS2}}\fiみたく，おまじないをBeamerでやるときに自分は書いています
内容に対する気持ちですが，ぶっちゃけ微分もろくに出来ない人間なので大変辛かったのですが自動微分の話をちゃんと理解したかったので好機に感じられました
そのままVC次元とやRademacher 複雑度の話を聞きました
全く興味のなかったVC次元の話などですが，ここで聞き逃しては中々自力で理解するのは難しいという話でしたので
多分話半分もわかっていないのですが，講義があってよかったという気はします
もし次回も似たスタイルで講義されるのであれば，学生が知っておいたほうがいいけど特に学ぶ機会のない話をしていただけると
皆さん喜ぶのではないかと思っています
2日目午前と夕方まで原島さんより自然言語処理を，夕方から菊田さんから画像分析の講義を受けました
これは自然言語処理を全く知らない自分にとっては本当にいい講義で
自然言語処理がどういった枠組みの中で研究されていて，どういったレベルで実装されているのかという話を聞けたのがよかったです
また，実際の検索クエリ（ある程度匿名化されている）などデータやレシピのデータを触って処理する経験ができたのは良かったです
ここは不慣れすぎてツールを使うのにてんてこまいになってしまったりで，詳しい話はできそうにありませんが
自分もWord2Vecなど使って機械学習ブーーーンみたいなことをしたかったのですが，知見が足りずルールベースの処理を書いていたら
褒められたので，忘れずに生きていこうと思っています
画像分析の話はクックパッドでの運用事例，有名モデルの紹介，フィルタの紹介と実装という内容でした
ここは個人的には「なるほど」ぐらいの気持ちでしたが，修士での専攻としている割には知らないことなどがあって
やはり「なるほど」という気持ちでした
中間層の気持ちを理解するのは難しいなあという微妙な感想をいだきました
Cookpad.apkというイベントが開催されていたので
インターン終了後に参加させていただきました
ML Kitのつらそうな話やマルチモジュール化で爆速化していく話を聞けたのがよくって
マルチモジュール化を研究で使っているアプリには取り入れ始めて，以前より疎でわかりやすさが増したコードになってきています
午前は菊田さんの画像分析の続き，午後は林田さんのML Opsの話でした
ML Opsはここに資料があげられています
画像分析は軽量モデルが中心で，演習としてはMobileNetのFine-Tuningでした
自分でモデルを書いたりはするのですが，TF-Hubから拾ってきたモデルを使うことはまずなくて，
貴重なサンプルコードをいただけたと思っており，今後使っていきたいです
一番興味のあったML OpsはDockerやFlaskを使ったことがない人向けにも書かれており，
普段から使う自分としては，少し退屈に感じられる部分もありましたが
MLで必要な考え方／枠組みから，BI環境に関する話まで触れられていて充実した資料でした
個人ワークの時間が多く設けられたのがすごくよくって，微妙にしか理解できていないKubernetesなどを
個人で学びながら，詰まったらすぐに林田先生に教えてもらえるという感じですごく良かったです
北欧のデザインスクールで学んだ話を紹介するイベントに参加しました
ML技術のコモディティ化を感じさせる話，ヒューマンインタラクティブ空間に関する話，行動科学におけるバイアスの話など3本聞けました
自分が普段している作業とは違って，ユーザの体験に直結する話は随分思いの至らない部分があって
これはすぐに普段の自分に活かせるものではないなと思いつつ楽しく聞かせてもらいました
個人ワークの時間でした
ここではTensorFlowで吐き出したpbファイルを配送するためのシステムをDocker/Kubernetesを使いながら
Androidの開発環境や推論用REST APIでうまく使い回せるようにするシステムを開発していました
未完ですが，これからやっていくので見守ってください developingですが，研究でも使いたいので完成はさせるつもりです
ちょっと問題がありそうなコードが残っていたので．適当にrm -rfしていましたが公開しています
こちらです
ロゴだけ用意したらやる気上がるかなと思ってロゴを用意しました 少し上がります
最終日で，成果発表の日です 午前は資料作りになります
自分は日和って前日に少しだけ用意していました
テスト駆動開発にも興味があるので，テストに関する話から始めて，
こういうのあるといいよねっていうシステムの話とその進捗について話しました
個人的には話しきれなかった部分もあって不満足ですが，少しウケがあったのでとりあえずヨシとしています
テストも開発も難しい
行ったことによる変化は大きいものです
自分にとって普段生活してる範囲にしか人は見えておらず，機械学習をやっている人は一握りに思っていましたが
実際に機械学習周りで手を動かしている人を大勢見かけると，随分狭い世界で過ごしていたのだと感じられました
もちろん隣の人は自分ができないことを平然とやってのけるし，前後の人もそう
周りの人が自分に出来ないことを造作なくやっているように感じられ，非常に危機感・不安を感じました
最終発表はどれも興味深いタスクに取り組んでいたように感じられ，自分はまだまだだということを痛感しました
ある程度の実力を面接で認められ，その後も真剣に生きてきたにも関わらず感じたこれは，自分にとって勝ち取った敗北で
これを無視して，今後生活していくのは不可能だし，参加できてよかったです
昨日まで何故か報酬があると思っていましたが，報酬はないそうです
参加してみると，報酬があったらびっくりするほど講師陣には事前準備から時間をかけてもらっていて
もし報酬があるのであれば返金も厭わないです 交通費・宿泊費出してもらえるので十分すぎます
というか社としてどれだけの投資なのか，自分は何かリターンできたのかを考えると身がすくみます
個人的反省点としては話してみたい人を見かけても話しかけることが出来なかったので，
折角の機会を棒に振ってしまっていて，これは本当にもったいないことをしました
反省を感じながら書き連ねましたが，クックパッド社のR&Dインターンは総じて楽しかったです
参加者の多くが「胃袋を掴まれた」という話をしていたのはいい話だと思います
簡単ではありますが，学べる環境を提供してくださったクックパッド社皆さんに感謝の意をここに記しておきます
5日間という長くも短くもある時間でしたが，お世話になりました
ここで得た経験・知識を活かしていきます ありがとうございました
終