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東京都立大学大学院 / システムデザイン研究科情報科学域
大学で情報科学を学び，研究室では自然言語処理に関する研究を行っています．
研究室で学んでいる自然言語処理/機械学習に関する業務に携われたらなと思っています．
自然言語処理に関する研究を行っています。 M1の前期の間は論文サーベイを主に行い、夏休みから新たなテーマに取り組んでいます。
研究室の活動の一環で、論文サーベイを行いました。100本まではまだ到達していませんが、M1前期までに80本程度NLPに関する論文をサーベイしました。一部論文については、解説スライドを作成し speaker deck で後悔しています。
研究室における基礎勉強会のTAを行います． 私の担当はNLP100本ノックの演習で，参加者のコードを見ながらいいコードとは何かをみんなで考えていくという基礎勉強会です． Pythonを使っています． github の使い方を教えたり readble なコードの書き方などをレクチャーしています．
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機械学習エンジニアとしてインターンシップに参加しました。 1ヶ月半のインターンでした。
データサイエンティストとして，LLMを活用した文法誤りシステムの構築を行いました．チームで一つのシステムを構築し改善する大変さ，そして工夫の大事さを学びました．2週間のインターンでした．
情報科学に関する基礎を学びました． 3年次の後期に自然言語処理に関する研究室に仮配属され，4年次も同じ研究室に配属されました．
大学では学業を頑張りました． 大学では単位を146単位取って，情報科学の様々な内容を学べたと自負しております． 最終的には「優秀学生卒業表彰」をいただき，学科内の主席として卒業しました． 個人的には，単位数も成績も両立できたのが嬉しいです．
研究室において自然言語処理に関する基礎勉強会にて演習を行いました． 行った内容は以下の5つです ・NLP100本ノック ・NLPチュートリアル ・言語学の基礎 ・機械学習の基礎 ・深層学習の基礎 100本ノックではPythonを使ってNLPに関する問題を100問解きました． NLPチュートリアルでは，Pythonを使って当時のNLP関連の（比較的長めな）アルゴリズムを書くという演習です．オブジェクト思考に関する内容も学びました．
東京都立大学 / システムデザイン学部情報科学科
研究室において自然言語処理に関する基礎勉強会にて演習を行いました． 行った内容は以下の5つです ・NLP100本ノック ・NLPチュートリアル ・言語学の基礎 ・機械学習の基礎 ・深層学習の基礎 100本ノックではPythonを使ってNLPに関する問題を100問解きました． NLPチュートリアルでは，Pythonを使って当時のNLP関連の（比較的長めな）アルゴリズムを書くという演習です．オブジェクト思考に関する内容も学びました．
