午前中はデータ構造とアルゴリズムの演習。自動解錠する設定をお願いしているのだが、なぜか有効にならない。来週こそは、と思って念を押してみる。
お昼は大学院の演習の授業のミーティング。隔年の担当なのでこれが3回目なのだが、ようやく本学の M1 学生の能力が分かってきて、適切な難易度（難しくはないが簡単でもない）の課題を設定できるようになってきた気がする。前回と前々回は難しかったように思って反省。1回目はそもそも機械学習を習っている学生がほぼいないのに機械学習のテーマを設定してしまった（ので、そもそも教師あり学習自体知らないようで苦労していた）し、2回目はうちの研究室の学生程度の知識を暗黙的に仮定して深層学習のテーマを設定してしまった（ので、意味も分からずツールを使うだけになった）ので、今回は勉強部分の時間をそれなりに取ってみた。
お昼は進捗報告を聞く。人によって、素性の入れ方自体が分からない人には分からない（やり方が分からない、というのではなく、そもそも素性というのが何で、何のためにそれを設計しなければいけないか理解していない）ようである。地道に書いてもらってひたすら見る、というのを繰り返すと分かるようになることは判明しているので、時間をかければいいのだが、博士後期課程にでも行かないとその時間がない。
午後は研究会。インターンシップの参加報告をしてもらう。まとめると
- コミュニケーション力重要
- 環境構築力（サーバ管理等）重要
- 仕事は大学（研究室）とほとんど同じ
- 1ヶ月は短い
- 企業はたくさんデータがある（ただし汚い）
- 表に出てこないけどすごい人がいる
等。よい経験をしているようで何より。自分がインターンシップに行って感じたこととみんな同じことを感じるようで、やっぱり就職活動の十分前にインターンシップをした方がいいんじゃないかと思う（ので、内部進学生はできるだけインターンシップかアルバイトをしてもらいたい）。まあ、M1 でそういうところに行くためには、B4 までにそこそこ力をつけておかないといけないわけで、研究室でも夏休み前はしっかり基礎勉強して、夏休みには NLP 若手の会で発表、夏休み後はがっつり研究して論文を書く、というサイクルを回してもらっている。
いま課題に感じるのは研究室配属前の学生で、そういう学生にもいいアルバイトやインターンシップを紹介したいのだが、研究室で鍛えてないとこちらから推薦できるものではないし（うちでもできる学生はできるので、勝手に応募してくれればいいだけだが）、学部2-3年生から研究室に出入りするような環境にしたいのだが、いかんせんキャンパス問題と部屋のスペース問題の2つがあり、現状どうしようもない……。
