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# System prepended metadata

title: 爲甚麽想去/喜歡日本？

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はい、今私が考えている研究テーマはディープラーニングの応用がもっと普及するために自動的にニューラルネットワークを作成できるようにすることです。そのために、DARTSと言う手法でもっと効率的にネットワークのモデルを探索する方法を研究したいです。

 大学の専門は情報工学ですが、通信やウェブサイトなどいろいろ勉強しました。その中で最も興味を持っているのはAIです。大学院でもAIの領域で、もっと精進（しょうじん）したいです。
近年、日常生活でもよく使われるAIの開発が活発に行われるようになったのはハードウェアの進化やアルゴリズムの改善（かいぜん）、あと一つ重要なのはディープラーニングの登場です。 
 ディープラーニングが成功したのは機械学習よりもっと人間のように複雑なデータを処理できることや学習能力を上げたことです。そして、ディープラーニングは大量の層が積み重ねにより実現されたものです。個々の層は多くの重みを持っていて、重みはモデルが学習した知識だと考えられます。そして微積分などの数学によって重みを調整したり、情報を交換したりすることが出来ます。しかし、データによって、それぞれのモデルが必要であり、一番難しいのはモデルの設計です。
 私が研究したいのは、ディープラーニングの応用がもっと普及するためにこの作業を自動化して、人間が設計したモデルよりもっといいモデルを作成することです。これはNASという手法で、一番直感的な方法は全部のモデルをトレーニングしてテストして1番性能が良いモデルを選ぶものです。しかしこうなると時間やコストが多すぎてあまり効率的ではないと考えられます。今私が考えているのはDARTSと言う手法で離散の空間から連続の空間に変わってもっと効率的な方法を研究したいです。この手法は現在主に画像処理の分野で使われていますが、他の分野に応用できるのではないかと考えています。もし成功したら、きっと時間やコストが減ってきて、AIもさらにいろんな分野で簡単に始められるようになります。

 また、NASの研究は日本で盛んですが、台湾の方ではあまりないので、これも私が日本で大学院に進学したい重要な理由の一つです。

# 爲甚麽想去/喜歡日本？

 台灣大概有八成以上的人的都喜歡日本，我也是其中的一個，我想這跟台灣被日本統治的歷史也有關係，教育跟文化等等都被日本深深的影響著，也讓我從小對日本有很大的憧憬，特別尊敬日本的職人文化，不管對什麽事情都可以全心全意去看待，努力去把他做到最好。又或者是日本人正面面對困難的態度，就像311大地震，經過了那麽大的災難日本也已驚人的速度回復了正常的生活。還有自己一直以來都對日本的武術充滿興趣，不僅在體能訓練，禮儀以及專注力都是可以從武術中學到很多東西。
 
 8割の台湾人が日本のことが好きと聞きましたが、私もその中の一人です。台湾が日本に統治されたことに関係もあると思いますが、教育や文化など多くのものは日本と似てます。私もその影響で、日本に対する憧れは段々増えて行きました。特に日本の職人文化です。どんなことに対しても大切にして一生懸命やっています。また前向きな精神も私は尊敬してます。3.11の災害も、迅速（じんそく）に復旧しました。とてもすごいと思いました。あと自分は武術がすごく気に入ってますが、体力の訓練だけではなく、礼儀や集中力も勉強できると思っています。是非日本のこともっと体験したいです。
 

# 有體會到什麽樣的職人精神？
 印象比較深的是常常在電視上看到拉麵店的老闆研發專屬自己的湯頭好幾十年才研發出來，我覺得這在台灣是很難發生的，對台灣人來說只要能吃，好吃就好，但在日本眼裏并不會隨便看待這些小事，就連吃也會把他做到最完美的狀況。這一點讓我非常佩服。
 
 一番印象を残ったのはテレビでラーメン屋さんの報道です。あるラーメン屋さんの大将が５０年ぐらいで新しいスープを研究しましたと聞きましたが、こんなことは台湾あまりないと思います。台湾なら、食べられて美味しくていいと思いますが、日本では食べ物も大切して完璧にします。私はこんな精神はとても尊敬しています。
 
 ~~台湾なら、食べられて美味しくていい~~　
 →「50年スープを研究」という話は台湾では聞いたことがない　くらいの内容に
 
 →こういう精神がいろんな分野に表れている、ということを伝えたほうがいいかも
 
 
# 希望對台灣日本帶來什麽影響？
  當初申請日本研究所的時候也遇到了很多不明白的事情，也希望之後可以把自己實際的留學的經驗分享給需要的人，讓跟多台灣人以及日本人都互相可以瞭解對方的教育以及幫助臺日之間的交流。
  學術的方面也希望把在日本學到的東西帶台灣一起研究討論，融合臺日之間的研究想法。
  
  当時私が日本の大学院を出願した時もいろいろわかないところがありまして、遠回りもよくしましたが、もし自分の経験を後輩たちにシェアして、台湾人も日本人ももっとお互いの進学の知識もっと分かってくれて日台の交流を推進すれば嬉しいです。学術の方は、自分が日本で勉強した知識を台湾に持って来て、一緒に研究したり交流したりして、台湾と日本の考え方を解け合りたいです。
  
  →出願の話はないほうがいいかも　（大学などの機関の側の問題もあるから）
 

# 去留學的時候有感受到怎樣的研究氣氛覺得很好/爲什麽選擇這家大學？

 剛好橫濱國立大學就是在山上比較安靜的地方，學校的氣氛也非常清净，校區也只有一個而已非常方便，實際去研究室訪問的時候，也看到學長姐互相討論的情況很喜歡這樣的風氣，之後也會有專題部分也可以跟老師一起實作，覺得非常可以學到很多。此外，我認爲對外國人來説，到一個新的國家城市會需要花很多時間在適應新的環境，如果可以在熟悉的環境以及老師下學習感覺可以省下很多時間。同時，在大學交換的那一年，也感受到那邊的環境非常清幽很適合學習。所以選擇了這間學校。
 
 
 横浜国立大学は山の上にいますが、静かで落ち着いて集中できると感じました。キャンパスも一つだけしかないですごく便利だと思います。研究室訪問の時も先輩たちの打ち合わせ様子を見ましたが、その時の雰囲気がとても好きで、将来のプロジェクトも先生と共同作業できると聞きました。たくさん勉強できると思います。
 そして、外国人にとっては環境sは大切だと思います。毎回新しい町に行く時、環境に慣れるため、多分たくさんの時間かかると思いますが、もし慣れてる環境や知り合った先生のところで学習すれば、手間が省けると思います。

雰囲気→具体的に「楽しみながら研究に取り組んでいる雰囲気」
「共同作業」の部分→「共同して研究」にして、「この先生の場合は」を加える
たくさん勉強できると思います→　共同して研究する中で、多くのことを学べるのではないかと思います

手間が省ける→なれるための時間を減らすことができて、その分研究に集中できる


# 爲什麽選這位老師
  之前交換的時候有修過那位老師的課程，覺得他教的非常仔細也很好懂，同時他的研究方向也是深度學習中一個非常重要的領域對未來AI的發展，十分也是我剛好有興趣的方向，所以選擇了這位老師。
  
  この前交換留学の時、そちらの先生の授業を取りましたが、すごく説明分かりやすくて詳しいです。同時に先生の研究方向もデープラーニングで重要な領域で、AI未来の発展は助けると思います。自分もそのNASの研究手法に興味があって、先生の研究を続いてもっと深くの理論を研究したくて、この先生を選びました。
  
  

# 只找一位老師落榜了怎麽辦？
  在冬天的時候會有二次考試，如果沒上了話會在看自己哪裏不足的地方再做加强。
  もし落ちたら、冬試験の時、自分知識不足のところを強化して、もう一度挑戦します。
  

# 獎學金落榜怎麽辦？
  申請擔任助教或是趁自己閑暇之餘去找教中文的工作。
  
  もし落ちたら、先生の助手を申し込むとか、中国語を教える仕事を探すにいきます。


  
# 覺得自己的個性如何？



# 爲什麽不去別的國家？
  一直以來都想去國外讀書看看不一樣的世界而日本一直以來都是我很喜歡的國家，對日文也很有興趣，加上日本的科技產業以及半導體也十分的先進，產業也跟台灣的比較相近，比起其他國家日本跟台灣的文化和地理比較相近，經濟方面的負擔也不會那麽大。
  
  (我覺得應該說到資訊產業或半導體產業日本優勢的部分)
  
# 你想留在日本工作嗎？什麽產業？什麽職位？
  會，IT產業，跟我自己的專業相關的AI的工程師
  はい、国際的な企業ITでAIのエンジニアになりたいです。


  
  
  

# 研究計劃-3分鐘
 はい、今私が考えているのはディープラーニングの応用がもっと普及するために自動、人間が設計したモデルよりもっといいモデルを作成することです。ディープラーニングの分野で、~~DARTSと言う手法で離散の空間から連続の空間に変わって~~もっと効率的な方法を研究したいです。
 大学の専門は情報工学ですが、通信やウェブサイトなどいろいろ勉強しました。その中で最も興味を持っているのはAIです。大学院でもAIの領域で、もっと精進（しょうじん）したいです。
近年、日常生活でもよくAIの姿を見かけますが、スマホの顔認識やグーグルが推薦する広告などはAIがビッグデータで使用者の好みを探した結果です。それと、AIの開発が活発に行われるようになったのはハードウェアの進化やアルゴリズムの改善（かいぜん）、あと一つ重要なのはディープラーニングの登場です。
 ディープラーニングが成功したのは機械学習よりもっと人間のように複雑なデータを処理できることや学習能力を上げたことです。そして、ディープラーニングは大量の層が積み重ねにより実現されたものです。個々の層は多くの重みを持っていて、重みはモデルが学習した知識だと考えられます。そして微積分などの数学によって重みを調整したり、情報を交換したりすることが出来ます。しかし、データによって、それぞれのモデルが必要であり、一番難しいのはモデルの設計です。
 私が研究したいのは、ディープラーニングの応用がもっと普及するためにこの作業を自動化して、人間が設計したモデルよりもっといいモデルを作成することです。これはNASという手法で、一番直感的な方法は全部のモデルをトレーニングしてテストして1番性能が良いモデルを選ぶものです。しかしこうなると時間やコストが多すぎてあまり効率的ではないと考えられます。今私が考えているのはDARTSと言う手法で離散の空間から連続の空間に変わってもっと効率的な方法を研究したいです。もし成功したら、きっと時間やコストが減ってきて、AIもさらに簡単に始められるようになります。
 また、NASの研究は日本で盛んですが、台湾の方ではあまりないので、これも私が日本で大学院に進学したい重要な理由の一つです。

# 動機決心
 大学の時、日本への一年間の交換留学の経験で、日本での研究の雰囲気がすごく良くて、研究室のAIに関する設備も整っています。日本政府は特に教育をとても重視していて外国人に対してもいろいろな支援を提供しているので、自分の研究に打ち込めると思います。そして自分が日本語に対する興味が強くあって自分の専門を勉強しながら日本語も勉強できるのはすごくいいなと思います。ぜひ日本の大学院に進学したいです。最初の時、自分が日本の生活に慣れるかどうかが心配でしたが、実際日本に行って確信が生まれました。言語や習慣などの問題が度々ありましたが、一番なのはお互いの文化を受け入れることだと思います。そうすれば、どんな困難でも乗り越えられると思っていま。
 
# ディープラーニングを今後どのように活用していきたいと考えていますか？
  
 今のデープラーニングの研究開発は画像処理CNNの領域は活発ですが、連続のデータRNNはまだ未熟なので、RNNの方をもっと研究したいです。例えば、私今半導体の会社でインターンをやってますが、会社にとって、ウェーハの不良品の割合をへらすことは一番重要です。そしてウェーハを作成する時いろいろな化学的な原因や物理的な原因に影響されてますが、問題が起きた時、何の原因が分からなくて修復や調整をしたくでもどこから始めればいいのかが問題で、もしデープラーニングと結（むす）びつけられれば、パラメータを訓練して、修復や調整をしやすくできると考えています。　　これによってきっと半導体業界に多くの貢献ができます。

歩留まりは重要→不良品の割合をへらすことは重要
まとめの一言：ウェハーの補修をしやすくすることで、半導体業界に貢献できればと考えています。



# ダーツをもう少し詳しく説明していただけますか？
 NASの全名はニューラルネット　アーキテクチャー　サーチですが、一番適当なデープラーニングのモデルを探す方法です。ダーツはそのNASの延伸の効率な手法です。原理は離散の空間で探すのは時間がかかりすぎるので、連続になって数学の方法で最適なモデルを探して、時間を短縮します。
 
 今は離散空間で探索するのが一般的→時間がかかりすぎる
 →連続空間にすると......ため探索にかかる時間を短縮できる
　連続空間で探索するのがダーツという手法です。 
 