夏の宿題表

イギリスに留学することになったけど、イギリスの家賃が高い。
なので、夏の間は日本で関連する勉強をすることにした。と言っても、一人で淡々と教科書を読んでいても締まりがないので、複数のdisciplineで目標を立てて人と一緒にやることにした。

データの取得・可視化ツール （週半日弱、すぐ終わるかも）
日本語でしか詳細なドキュメントがないけど、米国、欧州衛星がカバーしない領域を広くカバーする貴重な衛星について、英語のドキュメント作成及び機械学習フレームワークに親和性の高い形でダウンロードとデータ変換を行うツールを作る。小さい島しょ国や自国での観測網が充実していない国が喜ぶ…かな…？まあ、Github上でやるから私自身のポートフォリオの充実にも資するであろう。

後日譚として、開始二週間ですでに30%程度まで出来てしまった。恐ろしいのはほぼ自分で書かずChatGPTに書かせてそれなりにちゃんとしたものができてしまったことである。うあー。私の専門性っていったい…？うちの専門分野でAI＆ML導入の専門家になりたいと思ってるのに、専門技術がAIに代行されてしまった。

学生さんのsupervise （週1日）
お前も学生に戻るのに何やっているのか、と言われそうだけど、それはそれこれはこれ。私自身のsupervisionの経験にもなるし、相手方は英語ペラペラなので英語の勉強にもなる。お金もかからなくて（相手にとっても勉強になって）一石二鳥である。

学生さんの「なぜか動かない」ソースコードをちょちょっといじって10000倍速で動くようにしたことでGPTに奪われた自信をちょっとだけ取り戻す。

専門分野の読書会（週2日）
私自身のキャリアは計算機実験系だけど、理論の勉強会にも参加することにした。みんな肝が練れていてついていくのが大変だけど、やっぱりこの分野は楽しいと思えるような話題も多くてやりがいがある。

専門分野の中でも、特に女性が多い小分野の読書会なんだけど、重鎮たちの大らかな人柄があって、これまでとは違うバックグラウンドの人がどんどん流入したのだろうな。いちいち発言するときに変な気苦労せずに済んでめっちゃ気楽である。異常に高度なことをやってるけど、変な不安がないので全力投球できる。

持ってけないサイズの専門書を買うのも難しかったのでkindle版を買ったが、PC版kindleの性能の低さに心折れそう。

機械学習分野の勉強（独学またはスクール）（週2日）
Tensorflowを動かすだけのなんちゃって機械学習はできるようになったので、ソースコード読みと基礎的な理論部分の理解を詰めていくことにする。
参加することにしたサマースクールはほぼオンラインだが、チュータリングセッションや分野の専門家との交流会があるので楽しみである。基礎的な話題も多いが、学部レベルの内容はかえって英単語で議論したことないし、忘れているところも多いので得るものが有りそう。

しっかり遊ぶ（週1日）
メリハリがなくなると精神衛生上よくないので、毎週1日は計画的に遠出して気分転換する。その日は完全に勉強からは離れることにする。

がんばるぞー！