募集一覧
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深層学習 コンピュータビジョン 自然言語処理
Theme 1
認識系および生成系AIを活用した自動車向けアプリケーションの検討- Theme 1
- 認識系および生成系AIを活用した自動車向けアプリケーションの検討
- 実習内容
- 自動車ドメインへのAI・データサイエンス活用として、車室内シーン理解に基づく対話型AIの研究、生成系AIに基づくEnd-to-End自動運転・運転シーン生成の研究、生成系AIを活用したデザインツール・シミュレーションツール創出などを実施します。（専門分野に応じてテーマを設定します）
- 必要なスキル
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・Python (MUST)
・深層学習ライブラリ利用経験 (MUST)
・DNNの経験（WANT）
・その他の機械学習実践経験 (WANT)
・データクレンジング経験 (WANT)
・データベース・クエリ経験 (WANT)
- 事前課題
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深層学習による画像分類の実装と性能評価、モデル高速化（データセット：Tiny ImageNet※1）
・実装方法：Python（PyTorch）のスケルトン（関数内部が空のプログラムファイル）をベースに、自身のコードを追加
・提出物：コード および やったこと・工夫点をまとめたノート（スライドやJupyter Notebook等で、どこを工夫したのかを説明したもの）※2
・提出基準：Top5 Accuracy≧75％、FLOPsとパラメータ量により軽量化前後を比較（目安の数値です。この数値を目標に、ご自身の工夫を入れたモデルを検証してください）
※1）https://nml-information.box.com/s/z0v9fcsrc7gogzvxc6viatiwoizql4z8
※2）マッチング面談にて、ご自身の検証したモデルについて、工夫点等を踏まえてご説明ください
- メンターからのメッセージ
- モビリティ & AI研究所・横浜ラボでは、製品であるクルマと、クルマをつくる幅広いプロセスでAIの新たな活用の道を探り、クルマのユーザ体験とクルマづくりそのものを劇的に変えるチャレンジをしています。
本インターンでは、急速な進化の途上である対話型生成AI、画像・シーン理解・キャプション生成AI、End-to-End自動運転などに着目し、独自の構造やデータ、学習方法等を試行錯誤しながらクルマとクルマづくりへ適用可能なAI構築を目指します。ぜひ私たちと一緒に、未来のクルマづくりへのチャレンジをしましょう。 - 専門領域
- ・深層学習
・コンピュータビジョン
・自然言語処理 - 実習先
- 横浜ラボ（神奈川県横浜市）
または
日産先進技術開発センター（神奈川県厚木市） - 研究奨励金
- 時給1,400円
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情報工学UXデザイン交通工学
Theme 2
生成系AIを活用した配車サービス向け移動提案アプリケーションの検討- Theme 2
- 生成系AIを活用した配車サービス向け移動提案アプリケーションの検討
- 実習内容
- 生成系AIを活用して対話的にユーザの意図を理解し、移動の提案、および配車予約を実施するアプリケーションの開発に挑戦します。
- 必要なスキル
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・Python（MUST）
・生成系AIの活用経験（WANT）
・クラウド/DB/SQLの学習経験（WANT）
・UXデザインの学習経験（WANT）
・交通工学の学習経験（WANT）
- 事前課題
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生成AIにより対話型移動を提案するプロンプトの作成、ならびに移動提案アプリケーションに関する動向調査
・提出物：コード および やったこと・工夫点をまとめたノート、ならびに移動アプリベンチマーク調査結果とご自身の考えをまとめたノート。また、生成系AIとのAPI連携実装に向け、Pythonを使ったプログラミング経験についてもご説明ください。
- メンターからのメッセージ
- モビリティ &
AI研究所では、無人運転車両の活用も視野に、配車サービスシステムの研究・開発を進めています。福島県浪江町では、独自開発したシステムを用いて、オンデマンド配車サービス「なみえスマートモビリティ」の実証実験を行っています。
本インターンでは、急速に進化している生成系AI技術を活用し、新しい視点でのモビリティサービスUXの開発を目指します。ぜひ私たちと一緒に、未来のモビリティ社会の実現にチャレンジをしましょう。 - 専門領域
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・情報工学
・UXデザイン
・交通工学
- 実習先
- 日産先進技術開発センター（神奈川県厚木市）
または
本社（神奈川県横浜市） - 研究奨励金
- 時給1,400円
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機械学習ロボット工学 計算科学
Theme 3
深層学習を活用した自動運転向けシーン理解機能の検討- Theme 3
- 深層学習を活用した自動運転向けシーン理解機能の検討
- 実習内容
- 自動運転システムの実世界での性能向上を目指し、実際の公道走行データから深層学習を適用したシーン理解モデルを試作し、その性能を検証します。
- 必要なスキル
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・Python（MUST）
・深層学習ライブラリ利用経験（MUST）
・深層学習モデル構築経験（WANT）
・データセット構築経験（WANT）
・数理モデル構築経験（WANT）
- 事前課題
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深層学習による実装と性能評価、ならびに自動運転に関する文献調査※1
・提出物：コード および やったこと・工夫点をまとめたノート、ならびに文献調査結果とご自身の考え（ソフトウェア課題・解決方針）をまとめたノート
※1）自動運転の認識・予測・計画・制御のいずれかに関連する論文を一つ選択する
- メンターからのメッセージ
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モビリティ＆AI研究所では、幅広いニーズに応えられるモビリティの提供を目指して、自動運転システムの研究・開発を進めています。昨今、市街地での自動運転の実証実験が一部の国や地域で行われるようになってきましたが、利便性・安全性・社会受容性などの点で解決が必要な課題はまだ山積している状況です。
本インターンでは、急速に進化しているAI技術を取り上げ、自動運転のシーン理解に適用することで、自動運転の諸課題の解決策を探ります。ぜひ私たちと一緒に、未来のクルマづくりへのチャレンジをしましょう。 - 専門領域
- ・機械学習
・ロボット工学
・計算科学 - 実習先
- 日産先進技術開発センター（神奈川県厚木市）
または
本社（神奈川県横浜市） - 研究奨励金
- 時給1,400円
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機械学習深層学習
Theme 4
機械学習を活用したEV用バッテリー性能予測の検討- Theme 4
- 機械学習を活用したEV用バッテリー性能予測の検討
- 実習内容
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機械学習を活用して、EV用バッテリーの性能予測に挑戦します。物理モデルで性能データを数万生成し、そのデータを用いて機械学習モデルを構築し、その精度や計算コストを評価します。（電池知識は必要ありません。）
- 必要なスキル
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・Python（MUST）
・DNNの経験（WANT）
・データクレンジング経験（WANT）
・データセット構築経験（WANT）
・数理モデル構築経験（WANT）
- 事前課題
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物理モデルのサロゲート化に関する文献調査、およびその中での最適と思われるアプローチについての事前検討
・提出物：コード および その工夫点をまとめたノート（スライドやJupyter Notebook等）、ならびに文献調査結果とご自身の考え（ソフトウェア課題・解決方針）をまとめたノート
- メンターからのメッセージ
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EVシステム研究所では、商品である電動車両を取り巻くビジネスやシステムに対して、エネルギー、電動化、エコシステムという切り口から新しい価値をお客さまに提供することを目指しています。一方で、昨今の機械学習の進化は目覚ましく、様々な技術開発やシステム設計の場でも活用されるようになってきました。
今回のインターンでは、その中でも電動車両の心臓であるバッテリーに着目し、私たちが初代日産リーフ開発から積み上げてきたバッテリーの性能予測技術やデータを使い、機械学習を用いて発展させることで、より汎用性が高く高精度な予測モデルを作ることに挑戦していただきます。電池知識は問いませんので、私たちと一緒に、新しい未来の価値の実現にチャレンジしませんか！？ - 専門領域
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・機械学習
・深層学習
- 実習先
- 総合研究所（神奈川県横須賀市）
- 研究奨励金
- 時給1,400円
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深層学習ロボット工学
Theme 5
基盤モデルを用いたAIロボット制御技術の検討- Theme 5
- 基盤モデルを用いたAIロボット制御技術の検討
- 実習内容
- マルチモーダル基盤モデルを用いたロボットの環境理解を目指し、実際にモデルを実装し、その性能を評価します。
- 必要なスキル
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・Python（MUST）
・DNNの経験（WANT）
・基盤モデル知識（WANT）
・ロボット知識（WANT）
- 事前課題
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機械学習ライブラリによる回帰分析の実装と評価（データセット:Medical Cost Personal Dataset ※1）
・実装方法：データセットの特徴量を用い、機械学習回帰手法（種類は問わない）にて個人の医療費を予測する。また指標をもとに生成した機械学習モデルを評価し結果を考察する。
・提出物：jupyter notebook ファイル（コードと工夫点、考察を記述したもの）※2
※1）https://www.kaggle.com/datasets/mirichoi0218/insurance
※2）マッチング面談にて、回帰手法の選定理由と工夫点をご説明ください
- メンターからのメッセージ
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総合研究所では、従来技術では難しい様々なタスクをこなすロボットを実現するために、基盤モデルを用いたロボット開発を進めています。クルマの生産における、複雑な作業をロボットで代替することで、クルマづくりを劇的に進化させるチャレンジをしています。
本インターンでは生成AIを用いた基盤モデル、シミュレーション環境を活用してロボットの自律制御、応用制御を検証していきます。あなたのアイデアとスキルを活かし共に未来を切り開き、クルマづくりを革新させましょう。 - 専門領域
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・深層学習
・ロボット工学
- 実習先
- 総合研究所（神奈川県横須賀市）
- 研究奨励金
- 時給1,400円
