ランキング
Ranking
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氏名成績
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山本 竜徳91.46
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遠藤 巧人90.26
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播磨 朋紀88.30
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宮前 潤也88.13
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福田 光輝85.10
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小濱 大輝73.86
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東浦 圭亮70.29
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乾 秀昭69.62
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長谷部 聖憲69.35
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増子 隆之66.57
zero to one 特別賞
河田 颯天、長塚 一真、市川 直人
＊受賞者の方々には、個別にご連絡させていただきます（11位以下優秀賞含め）。
受賞者コメント
Comments
たくさんのご応募をいただき、ありがとうございました！
受賞者からいただいた本コンテストへの感想を、一部ご紹介します！
Next Challenge
同じく自動車技術会主催にて、「自動運転AIチャレンジ2022（インテグレーション）」予選が、2022年4月12日〜5月13日の予定で開催となります。
難易度別に「チャレンジコース」「アドバンストコース」に分かれて、シミュレーターにて自動運転の実装を行っていただくプロジェクトになりますので、今回のコンテストで学んでいただいたディープラーニングの知識をさらに高めていただくことが可能です。奮ってご参加ください！
→自動運転AIチャレンジ2022（インテグレーション）はこちら
1.新たな学びや気づきを得られた学習過程
知り合いとアイデアを出し合いながらプロジェクトを進めていったのですが、さまざまな発見がありました。テストデータに訓練データを近づけたつもりでもあまり精度が伸びなかったので、ネットワーク自体でなく、画像解析などにも力を入れていかなければならないと感じました。宮前 潤也（豊田工業高等専門学校 専攻科 電子機械工学専攻）
これまで深層学習にあまり触れる機会があまりありませんでしたが、今回のコンペティションを通じて、データ拡張の具体的方法や代表的なニューラルネットワークの構成等の基本的な内容を理解することができました。東浦 圭亮（名古屋大学 工学部・電気電子情報工学科）
新たな学びがありました。コロナ禍になりプログラミングの勉強を始めましたが、機械学習に関する分野は難しそうに感じており触れてこなかったのですが、この度のコンテストをきっかけとして、その基礎を学ぶことができたと思います。また、機械学習という分野が自分の興味があり、熱中できる分野であったという気づきもありました。乾 秀昭（高知大学 医学部医学科）
2.各々試行錯誤して取り組んだ実習課題
サーバの混雑状況によって実行時間が大きく変化するため、学習回数が自動的に変化するようにしました。また、初期値を固定して学習を開始することにより、確実に良い結果が出るようにしたり、過学習をしてもその過程で得られた良いモデルを最終的な評価に使用するモデルにしたりするなど、プログラミングやディープラーニングの知識がなくても良い結果を出せるように工夫しました。播磨 朋紀（豊田工業高等専門学校 専攻科 電子機械工学専攻）
画像の生成について、講習では使っていなかったメソッドを利用してデータの拡張を行いました。あとは、単純にかなり時間をかけて試行錯誤を行いました。福田 光輝（東京大学 工学部機械情報工学科）
3.AI学習者の裾野を広げるコンテスト
機械学習もプログラミングも初学で、このようなコンテストに参加させていただくことも初めてでしたが、とても分かりやすい課題までの流れを用意してくださっていたため、取り組みやすく良い結果を収めることができました。貴重な経験をありがとうございました。山本 竜徳（豊田工業高等専門学校 機械工学科）
この度はこのようなイベントを設けていただき、運営の方々並びに関係者の方々に深くお礼申し上げます。AI人材の必要性が提唱されている昨今において、我々学生のためにこのようなイベントを開催していただくことは、大変社会的意義があることだと立派に思います。 今回は初学者の方々も参加しやすいようにとの想いもあり、学習するタスク(道路標識の認識)に関しては簡易的なモデルでも十分な精度が出る程度の難易度に設定されていたかと思います。今後のイベントにおいては、ぜひ徐々にタスクの難易度を上げていただいてより自身の知識を最大限活用し他の参加者の方々と切磋琢磨できるような環境ができていくことを大いに期待しています。遠藤 巧人（芝浦工業大学 デザイン工学部デザイン工学科）
無料でここまでやっていただけるのはとても素晴らしいと思いました。ありがとうございました。増子 隆之（東北大学 理学部物理学科地球物理学専攻）