インターンシップ2日目

昨日は1時間ぐらいしかやれてなかったので、今日は授業形式で1コマ（90分）と、3時間ぐらいの自習としてPython Machine Learning, 2nd Ed.をやって貰おうと。

そのための前準備として、モデルやコスト関数、最小二乗法、勾配降下法を例に機械学習が内部で何をやってるかをイメージするための素地を紹介。後はPython, Numpyの「よく使う記法」と、Scikit-learnのiris分類学習例をワークショップ的にやりました。この説明＋ワークショップで80分ぐらい。

偏微分も理解してるし、全体の流れを俯瞰した理解が早い。気になる点は質問するし、その質問はその前までに出てきた内容と結びつけて考えるようにしているのが良く分かる仕方になっている。

とはいえ色んな要素は絡んでいて、
そもそも自ら海外インターンシップを選択するぐらいには学ぶ意志が強いし、
マンツーマン授業なのでそもそも集中が強制される環境だし、
インターンシップでもあるので「他の授業」とかの要素がほぼないので1つのことに集中しやすい。

それでも並列度の低さによる集中のしやすさという点では、4学期制のメリットを強く感じるな。平均10科目ぐらいを並行して16週（≒1科目毎週1コマ）やるよりは、平均5科目を並行して8週（≒1科目毎週2コマ）やる方が学生は集中しやすいよね。