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マレーシアの私立上位校で、情報系で物体検出技術を学ぶ学生。卒業研究は、機械学習を使用したジャグリングパターン認識システムの構築。AIエンジニアとしてのインターンでは、コンピュータビジョンタスクにディープラーニング技術の実装を担った。性格は明るく何事にも前向きに取り組む印象。

内定先企業

日本のマテハン機器会社

企業からの評価ポイント: まず第一に日本語がスムーズで、明るい性格が評価されました。大学の専攻、FYPテーマも配属想定部署に直結するとのことで内定となりました

Profile

国籍・地域
マレーシア
性別
女性
大学
マルチメディア大学
学部
情報工学部
学歴
学士

MESSAGE

大学時代、大学が提供する無料の日本語レッスンに出会いました。
レッスン後、日本語を学ぶことにとても興味を持ったので、その時から、私の日本語学習の旅が始まりました。日本語のスキルをさらに伸ばすために日本語教室に入り、将来は日本で働き、日本に住みたいと思っていました。

大学で4年間勉強した後、就職活動を始めました。主に新型コロナウイルスのパンデミックが原因で、就職活動のプロセスに苦労しました。時間をオンラインでの応募に費やし、最終的には不合格となる場合がほとんどでした。幸いなことに、FAST OFFER International(旧Study Go Work JAPAN)プログラムに出会い、その機会を試してみることにしました。プログラムに応募し、必要な書類を準備することから始めました。審査を通過した後、FAST OFFER Internationalのスタッフとの最初の面談を行いました。

面談では、日本語が流暢に話せなくても、スタッフはとてもフレンドリーで話しやすかったです。面談は、日本語のスキルや研究テーマ、内容(最終年度のプロジェクト)などを確認することを目的としています。面談に合格した後、企業に送るPRビデオを用意する必要があります。幸い、会社に選ばれて、次のラウンド、面接に進むことができました。面接の準備は比較的重要です。幸いなことに、この点について、FAST OFFER Internationalから徹底した指導を受けました。これにより、自信を高め、会社について調査するための十分な時間を確保できるため、自分の意見を正しく伝えることができました。さらに、企業が事前に何らかのテスト(技術的または適性)を実施する場合があります。

FAST OFFER Internationalはまた、無料のメンターセッションを提供し、指導と模擬面接を提供して、面接の良い結果を達成するのに役立てています。メンターセッションでは、面接の質問と回答についてメンターと話し合う機会がありました。また、メンターは日本の面接プロセスで非常に役立つ情報を提供してくれました。
幸運にも面接に合格し、某大手メーカーからのオファーをもらいました。仕事の内容や情報を説明する会議に参加し、私はオファーを承諾することにして、2023年4月から働きます。 私は現在も日本語を勉強しており、JLPT N1を取得することと、日本語の会話力を向上させることが目標です。

FAST OFFER Internationalの努力とチャンスに心から感謝しています。これは、日本での仕事を見つけるのに役立ちます。一人で日本での生活を始めるのをとても楽しみにしています。最後に、このような機会を与えてくれたFAST OFFER Internationalの皆さんに感謝します!

FINAL YEAR PROJECT

卒業論文:ジャグリングパターン認識システム

1.目的
人工知能という技術はまた多くの人に取り違えられてます。それでは、論文を通じて、より多くの人に、人工知能技術をより詳しく簡単に理解したり、受け入れたりすることになります。このプロジェクトの目的は、人工知能のシステムを開発、そしましたら人間のスポーツに人工知能技術を活用することであり、また人間のスポーツパフォーマンスを評価するためのアシスタントとして機能します。そしましたら、パフォーマンスを向上することを支援もできますのです。この関連プロジェクトは既存ですが、異なる手法で開発されており。

2.過程
まず、プランニングをすることから始めます。この段階では、有用な洞察や情報を得るために、技術的研究論文を検索しました。そして、何を達成するのか、プロジェクトのゴールを明確にするために、リサーチ後に明確な目的を定義します。さらに、監督者と連絡を取り合い、話し合いの予定を立て、プロジェクトが正しい道筋を進んでることを確認します。その上、使用するツールや開発サイクルなど、必要な事柄とスケジュールも定義します。すべてがうまく計画されると、システムの実装を始めます。最後に、プロジェクトが完了する前に、システムが正常に機能することを確認するために、適切なテストが行われます。

3.結果

結果のその1
いくつかの結果が表現されています。まずは物体検出の件です。物体検出技術を使ってボールを検出できることです。赤い箱で囲まれたボールはトス状態を表現することです。その一方、緑箱で囲まれたボールは手元に掴んだという状態です。同時に、ボールのトスの高さも表示されてます。次で、人体姿勢推定技術を使って、青い箱で人の手を囲んでいます。そして、左右の肘の角度も計算することもできます。その情報により、ジャグリングパフォーマンスを評価できるし、そしてジャグリングスキルを上げることもできます。

結果のその2
人体姿勢推定技術によりラインで人体の関節を連接と表現することです。そのほかは、機械学習でジャグリングパターンを認識した上で、そのパターンの結果を示しています。

4.振り返り
この研究の中で、一番重要なことを学んだのはフレキシビリティ。システム開発の仕事では、不確実性に対処することが必然です。不確定要素に対処する必要があり、計画と異なるアイデアも出てくるので、新たな解決策を考えなければなりません。しかし、最終的にはファームな計画が必要です.それがあれば、正しい道を進んでいることを確認できます。たとえ何の事故が起きたとしても、プロジェクトがうまく進行を確認できるし、また対応方法もできるようになるのです。結論として、ファームな計画は、成功か失敗かを決める重要なポイントになります。

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