大学院の集中授業の4日目。最後は @syou6162 くんによる機械学習実践。実践といっても機械学習で前処理やモデル、特徴量、ハイパーパラメータ等の試行錯誤をするのは昨日の演習でやる部分で、今日は機械学習を組み込んだシステム一式のデプロイの仕方みたいなことを Docker を使ったりして体験する、というものである。最初、tinyurl で短縮した講義資料のアドレスが、学内のネットワーク経由だと tinyurl にアクセスできない（テザリングしたら tinyurl にアクセスできるし、tinyurl を介さずにアクセスすれば学内のネットワークからでもアクセスできる）というトラブルがあったが、GitHub の方に資料のアドレスを載せてもらって 対処。tinyurl に学内からアクセスできない理由がよく分からないが……。
午後は学部教務委員のお仕事。集中授業の時期なのでシャトルバスが間引き運転になっていて、南大沢と日野の間は行ききしにくいようである。B3/B4 の学生異動（休学、復学、退学等）の届は学部教務委員の印鑑が必要なので面談するときに詳しい話が聞けるのだが、B1/B2 の学生の場合は直接事務に提出されて事後的に学部教務委員が見ることになるので、詳しい経緯が分からないことが多い。もっとちゃんと話してあげられるといいと思うのだけど、日野キャンパスと南大沢キャンパスのように分離キャンパスだと学生も来にくいし、仕方ないのかなぁ。
PHP を使ってウェブ開発、みたいな仕事がしたいなら、大学の（本学の情報通信システムコース時代は元より、改組後の情報科学科の）授業はほとんど役に立たない（まだインダストリアルアート学科の授業は関係する）のだが、機械学習の研究開発をしたい、みたいな感じだったら、しっかり数学や計算機科学の基礎を勉強して大学院に進学し、研究室でみっちり研究した方がいいんじゃないかと思う。論文の読み方や書き方は、開発をメインとする企業ではなかなか教えてもらえないし、論文の読み書きをするような仕事は学部卒の人はほとんど採用してもらえないので……。
逆に、研究室では開発の仕方はほとんど教えてもらえないことが多いので、大学の教員には期待することなく、こうやって学外の非常勤の人が教えてくれる機会を利用したり、アルバイトやインターンシップで学んだ方がいいと考えている。結局、大学で何が学べるか、何が学べないかを理解して、自分で学んでいけるような力を身につけるのが大学の役割だと思う。大学というのは、学び方を学ぶところであるので（学ぶ内容自体に意味のあることもあるが）。
夕方は B3 の人たちとアノテーションのミーティング。今日が2回目だが、ようやく前回到達すべきところまで見直すことができた。次回で大体問題点が出揃うかな。何が問題かがようやく分かってきて、どういうデータを作るべきかも見えてきたところである。
夜は保育園の全体会議。10月からの幼保無償化に関して、給食費の設定と継続割引・きょうだい割引等の見直しが審議事項になっていて、運営代表で説明しないといけなかったのである。給食費の設定についてはすぐ承認されたのだが、継続割引については少し雲行きがあやしい部分があったものの、なんとか承認された。これで今年度の大役はおしまいかな。
