内容
1. 異常検知アルゴリズムの最適化 外観画像を用いた異常検知はコンピュータビジョンで扱う大きな分野の1つです。LeapMindでは極小量子化技術を適用することによる、高精度かつ超低消費電力な外観検査システム向け異常検知ソリューションの研究開発を行っています。本プロジェクトでは、必要な精度を維持しつつ計算量を削減する、異常検知アルゴリズムの最適化を行います。 2. ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発 ノイズリダクション技術は、画像処理技術の中でも代表的な技術であり、デジタル一眼レフカメラや監視カメラなどに幅広く活用されております。今もその進化は衰えることなく、近年、畳み込みニューラルネットワークを用いたノイズリダクションアルゴリズムが従来法を圧倒することもわかっています。本プロジェクトでは、LeapMindのコア技術である極小量子化技術を適用することで、特に高精度かつハイパフォーマンスが求められる、ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発を行っていただきます。 3. 量子化された物体検出モデルのための知識蒸留 LeapMindでは極小量子化技術を適用することによる、超低消費電力な物体検出モデルの研究開発を行っています。本プロジェクトでは、知識蒸留を用いて量子化された物体検出モデルの研究開発を行います。 4. モデル圧縮/量子化の新しい方法の実験 このプロジェクトでは、特定の深層学習ネットワークの圧縮/量子化の手法が我々の製品に有用かを調べます。 5. 畳み込み演算に代わるディープラーニングにおける新たな演算手法の実験 このプロジェクトでは、新しいタイプの深層学習演算が当社の製品に適用可能か、有用かを調べます。
応募期限
プレエントリー エントリー期限：6/16 10:00 エントリーシート提出 コーディングテスト受験 受験期限：6月18日 12:00
対象
記載なし
求めるスキル
全プロジェクトで共通して次の要件を備えている必要があります。プロジェクトによって、遂行のために必要とされるスキルは異なりますが、スキルレベルに合わせたプロジェクトに従事することが可能です。 深層学習とその応用への強い関心と行動力を併せ持っている学生 PythonもしくはC/C++を用いたコーディングスキル 日本語もしくは英語でのコミュニケーション能力 また、それぞれのプロジェクトに対して次の要件を備えている必要があります。 1. 異常検知アルゴリズムの最適化 必要なスキル アルゴリズムとデータ構造を含むコンピュータサイエンスに係る基礎知識 歓迎スキル ディープラーニングモデルの実装経験 2. ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発 必須スキル 画像処理の知識・経験 ディープラーニングの経験・Tensorflow/PyTorchを用いた実装経験 英語での基礎的なコミュニケーション力 歓迎スキル 画質改善系ディープラーニングモデル（ノイズリダクション・超解像など）の実装経験 数学関連のバックグラウンド 国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験 GitHubでの開発経験 3. 量子化された物体検出モデルのための知識蒸留 必須スキル 画像処理の知識・経験 ディープラーニングの経験・TensorFlow / PyTorchを用いた実装経験 GitHubでの開発経験 読み書きレベルの英語 歓迎スキル 国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験 4. モデル圧縮/量子化の新しい方法の実験 5. 畳み込み演算に代わるディープラーニングにおける新たな演算手法の実験 必須スキル ディープラーニングの経験 英語での基礎的なコミュニケーション力 歓迎スキル 数学関連のバックグラウンド 国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験
給料
時給：1,800円以上で審査結果とインターンで取り組む内容とを勘案して決定（過去実績では3,000円の事例あり）
期間
インターン期間：2021年8月上旬〜2021年9月下旬 ※開始、終了の日付は各人のスケジュールを考慮して決定 ※原則として1.5ヶ月以上継続勤務できる方 勤務日：原則月曜から金曜までのフルタイム ※学業や休暇などで勤務できない日時が生じても問題ありません 勤務時間：1日8時間
交通費
記載なし
ホテル
記載なし