スタンフォードCSのチームプロジェクトクラスの質

ここのところMachine Learningの授業のチームプロジェクトやアーキテクチャの授業の試験が重なり、更新がすっかり止まっていました。

今週末にかけてはチームプロジェクトの作業で毎日夜の3時過ぎまでゲイツビルの一室にこもってコーディング・議論・資料作りに明け暮れていましたが、今朝ようやくポスタープレゼンテーションが終わり、ひと段落。努力のかいあって、プレゼンテーションはなかなかの好評で、教授からも論文出したらどう、とのコメントをもらえました。後はレポートを書き上げて提出して、プロジェクトは終了です。チームメイトとプロジェクトを進める中で色々と面白い経験や気づきがあったので、クオータが終わって時間ができたらまたゆっくり振り返りながらレビューを書いていこうと思います。

今回のポスタープレゼンテーションで、自分達の発表以外にもいろいろ見て回ったのですが、チームにもよりますがかなりのレベルの高さに驚きました。授業の半分（授業も十分な分量があるので、ある意味授業の追加ともいえます）の5週間程度でやるプロジェクトなのに、多くのチームは本格的なテーマに真剣に取り組んでいて、すごい時間を割いているのが見て取れました。テーマも自然言語処理、ロボティクス、画像解析、バイオインフォマティクスなどの分野で実際に重要な課題を扱っているものがあり（中にはダメ映画を検出するアルゴリズムなんていう珍しいものもありましたが）、見回って議論しながら楽しめました。カメラの画像から人間の姿勢を検出するプロジェクトでは、実際のシステムを試すことができたり。色々なプロジェクトの結果を見ていると、学生が数人集まって数週間作業したらこれだけのことができるんだな、とアルゴリズムの威力やコンピュータ上で構造物を作ることの素早さを感じました。ベンチャー企業などがものすごいスピードで新しい製品やサービスを生み出していくダイナミクスも、このコンピュータ上の世界での効率の良さ、素早さがあってこそなんでしょうね。

長いようで短かった最初のクオータも、あと1週間で終わりです。クオータが終わって時間ができたら、回想録など書ければと思います。