留学の最終月は、前月に作成した推薦システムに対して、さらなる改善を行いました。
追加された改善ポイントは以下の通りです。

  1. 科目の人気順表示機能の追加
    生徒が履修すべき科目を、その人気度に基づいて表示する機能を追加したことにより、生徒がより関心の高い科目を選択できるようになりました。
  2. 授業と履修生徒数の関連表示機能の追加
    特定の単語を含む授業と、その授業を受講している生徒数を表示する機能を導入しました。
    これにより、特定のテーマやキーワードに関連する科目を探しやすくなりました。

月次レポート（2月）（藤原涼）neo4j_グラフ

３月１日で僕の留学活動が概ね終了しました。
留学期間中、機械学習に関連する多岐にわたる授業を積極的に受講し、自然言語処理に留まらず、データサイエンスやグラフデータベースなど、幅広い分野について学ぶ機会を得ました。
約1年のこの留学で、自然言語処理に特化した専門知識に留まらず、データサイエンスや機械学習、グラフデータベースなどの幅広い分野について学ぶことができました。特に、GPTを用いた授業では、最新の技術を実践的に学ぶことができ、自然言語処理の専門家として大いに役立つ経験となりました。

そして、留学を通じて私が最も重要だと感じた価値は、異文化間でのコミュニケーションスキルの習得と英語での会話に自信を持てるようになったことです。
日本の授業とは異なり、留学先では会話が英語で行われるため、英語以外の言語でコミュニケーションすることはできませんでした。この状況下に自分を追い込むことで、非言語コミュニケーションや主述戦法（言いたいことの主語と述語だけ言う。勝手に名付けました）などのテクニックを学ぶことができました。これにより、異文化間でのコミュニケーションに自信を持つことができ、今ではどの国の方とも英語で意思疎通ができると自負しています。
留学を通じて得たこのスキルと自信は、私にとって非常に貴重なものであり、今後の人生やキャリアにおいて大きな影響を与えると考えています。

これからは留学で学んだ技術を活かし、自身の研究をさらに進展させ、今度の県内のIT分野の発展に寄与し、地域社会の技術革新や産業振興に貢献することを目指します。