競技AIサークル 灯|TOMOSHIBI

AI

人工知能

競技AI

kaggle

機械学習

深層学習

競技プログラミング

学内限定

コミュニティ

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競技AIプログラミングサークル。kaggleを主とした大会での優秀成績獲得を目指す。

目次

    基本情報

    執行代

    学部3・4年生

    人数

    255名

    参加学年

    学部生+院生

    選考情報

    あり

    年会費

    なし ※教材費がかかる。指定教材全てを使用する場合、
    15,000円程度

    活動頻度

    時期や個人のモチベーションによって変動  ※月に一度全体会を実施。※これまでのイベントに加え、月1回のオフラインKaggle会を設定。

    Twitter

    https://twitter.com/UT_TOMOSHIBI

    活動の様子

    以下の4つの内容が並行して行われる。
     
    ・教材学習
    各自のペースで市販教材を進めていく。同じ教材を使用して学習を進めており、誤植の指摘や演習問題の解答の共有等の知見がためられている。
     
    ・コンペ参加
    サークル内部でチームを組成し、データ分析コンペ(主にkaggle)に参加する。
     
    ・全体会
    月に一回程度、学習状況の共有やコンペチーム組成を促進する目的で全体会を開催する。内容は回によって様々だが、例えばデータ分析の1ステップを切り取ったチーム対抗のコーディングアクティビティなど。
     
    ・オフラインKaggle会
    月に1回実施する。

    概要

    ■理念/指針・沿革

    □理念/指針
    競技AIプログラミングで”世界”を目指します。
     
    □沿革
    2021年3月創設、5月よりサークル化。
     

    ■活動内容

    **
    《アフターコロナ》
    競技AIプログラミングで”世界”を目指します。入会後は指定教材で基礎を学習。指定教材:ゼロから作るシリーズ、実践機械学習等教材を修了後はAIコンペティションKaggleに挑戦。Kaggleメダリストとチームを組み、実践を通して成長する。オンラインで毎週AI輪読会、毎月全体会が開かれる。三ヶ月に一回オフライン全体会が開かれ、談笑・Kaggleチーム組・輪講メンバー募集をする。
     

    ■OBOGの進路/活動 

    2020年度創設のため、データなし

    メンバー構成

    ■メンバー構成

    人数
    255名
     
    学年
    ・学部生  各学年20名程度
    ・修士学生 各学年20名程度
     
    執行代
    学部3・4年生
     
    ジェンダーバランス
    女性はおよそ1割程度
     
    加入時期
    毎年4月と9月に説明会と入会可能期間を設定
    ※それ以外の期間でも例外的に入会を認める場合あり。

    属性
    ・東京大学学内限定サークル
    ・学部学科、学部生・院生等の制限なし
    ・理系学部生の割合が高い傾向あり
    ・多趣味な人が多い傾向あり

    離脱率
    およそ10%

    活動実態

    1年間でどのくらいのメンバーが活動から離脱してしまう?
    およそ10%

    メンバー間でコミット量の差はどのくらいある?
    それなりにある

    遊びや打ち上げにしか来ないメンバーもいる?
    全くいない

    活動頻度

    通常活動
    時期や個人のモチベーションによって変動
    ※月に一度全体会を実施。
    ※目安として、教材を進めるだけなら5h~10h/週程度の想定。

    コンテスト/イベント前後の期間
    kaggle等のコンペに参加する場合、追加で10h~20h/週程度の想定。

    年間予定

    4月下旬 入会受付期間①
    9月下旬 入会受付期間②

    募集情報

    選考あり/選考なし
    選考あり

    募集対象
    学年、学部生、院生の制限なし

    実際に入会する人
    理系の学部生が多めだが、経済学部生をはじめとして文系の学生も2割程度在籍

    入会手続き内容
    ①春(4月下旬)、秋(9月下旬)に各2回説明会を開催。
    ②入会希望者は、期間内にプログラミング課題&面接希望申請書を提出。
    ③面接後1週間以内に合否結果を通知。
    (秋新歓・通年選考※もあり)

    ※通年選考はあるが、春新歓や秋新歓よりも選考基準が厳しい。
     入会後すぐにコンペティションに参画できるレベルであることが条件となる。

    内部のホンネ

    ○魅力

    ・ハイレベルな環境にてAI学習が可能。
    ・学習ペースを管理してもらえるため、独学よりも学習効率が圧倒的に高い。
    ・サークルを超えたコミュニティとして機能。
    ・kaggleで活躍するとAIスタートアップの開発案件への参加も可能。



    △大変なところ

    ・教材学習をサボっているとチャンネルマネージャーから催促がくる。
    ※他の活動によりコミットが薄れることを伝えておけば考慮はしてくれる。
    ・質、量ともにコミットを求められる。※AIコンペティションに参加する場合

    新歓日程詳細

    2023年4月8日 オフライン新歓
    2023年4月9日 オンライン新歓

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