Makoto Nakai

株式会社ガイアックス / サーバーサイドエンジニア (バックエンド & インフラ)

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Self-motivated Software Engineer

はじめまして。慶應義塾大学環境情報学部3年の中井慎と申します。 修士課程に進学予定なので、扱いとしては24卒になります。 以下が使用経験のあるツールです。

In the future

Ambition

In the future

ソフトウェアエンジニアのインターン、 特にバックエンド開発とインフラ開発のインターンを探しています

Apr 2021
-
Present

サーバーサイドエンジニア (バックエンド & インフラ)(Intern)
Present

Apr 2021 -

Present

Apr 2018
-
Mar 2022

慶應義塾大学

4 years

環境情報学部

Apr 2018 - Mar 2022

主にコンピューターサイエンスを勉強しています。 過去にはアルゴリズムとデータ構造、コンピューターアーキテクチャ、OS、ネットワークアーキテクチャ等の講義を履修しました。

名前を記録するアプリをAWSにデプロイ

AWSの公式チュートリアル(https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/build-web-app-s3-lambda-api-gateway-dynamodb/)を参考に、入力した名前に対して挨拶を返すwebアプリを開発しました。 具体的には、 フロントエンド にAWS Amplify, フロントエンドとバックエンドの仲介に AWS API Gateway, バックエンド(APIサーバー) にAWS API Lambda, DBにAWS DynamoDBを使用しました。

Feb 2021

名前を記録するアプリをAWSにデプロイ

AWSの公式チュートリアル(https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/build-web-app-s3-lambda-api-gateway-dynamodb/)を参考に、入力した名前に対して挨拶を返すwebアプリを開発しました。 具体的には、 フロントエンド にAWS Amplify, フロントエンドとバックエンドの仲介に AWS API Gateway, バックエンド(APIサーバー) にAWS API Lambda, DBにAWS DynamoDBを使用しました。

TODOアプリをAWSにデプロイ

Vueで作ったTODOアプリをAWS(具体的にはAmplify, API Gateway)上にデプロイしました! 具体的にはVueで作ったTODOリストにAPI通信と認証機能を追加しました。

Feb 2021

TODOアプリをAWSにデプロイ

Vueで作ったTODOアプリをAWS(具体的にはAmplify, API Gateway)上にデプロイしました! 具体的にはVueで作ったTODOリストにAPI通信と認証機能を追加しました。

Quantum Deep Advantage (Tensorflow)

本プロジェクトはQiskit Camp Asia (先述のIBMのハッカソン)で特別賞を頂きました。 概要としては、強化学習を用いて自動的に量子回路、つまり量子コンピュータ内の論理回路を構築するプログラムです。自分は全体のシステム設計、デモの詳細の考案、ニューラルネットワークの実装に取り組みました。

Quantum Deep Advantage (Tensorflow)

本プロジェクトはQiskit Camp Asia (先述のIBMのハッカソン)で特別賞を頂きました。 概要としては、強化学習を用いて自動的に量子回路、つまり量子コンピュータ内の論理回路を構築するプログラムです。自分は全体のシステム設計、デモの詳細の考案、ニューラルネットワークの実装に取り組みました。

3目並べ (Ruby)

3目並べ (Ruby)

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

チューリングパターン

チューリングパターン

2重振り子

2重振り子

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

画像生成で注目されている機械学習アルゴリズムの敵対的生成ネットワークと比べて、量子コンピュータ上で実行される敵対的生成ネットワーク、通称量子敵対的生成ネットワークは従来のアルゴリズムと比べて少ない計算リソースで実行できることが知られています。  本プロジェクトでは世界で初めて量子敵対的生成ネットワークを画像生成に応用しました。ですが、本手法では単一の画像しか生成できないことや、4x4の小さな画像でも学習に1時間ほど掛かるなど、改善点は多いです。

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

画像生成で注目されている機械学習アルゴリズムの敵対的生成ネットワークと比べて、量子コンピュータ上で実行される敵対的生成ネットワーク、通称量子敵対的生成ネットワークは従来のアルゴリズムと比べて少ない計算リソースで実行できることが知られています。  本プロジェクトでは世界で初めて量子敵対的生成ネットワークを画像生成に応用しました。ですが、本手法では単一の画像しか生成できないことや、4x4の小さな画像でも学習に1時間ほど掛かるなど、改善点は多いです。

Oct 2020
-
Feb 2021

ソフトウェアエンジニア(Intern)

Oct 2020 - Feb 2021

美容師予約サイトの開発に携わっておりました。 業務内容はユーザー画面及び管理画面の新規機能追加で、主にRuby on Railsでバックエンド側の開発を行なっておりました。また、今年に入ってからVue.jsでのフロントエンド 画面と、バックエンドと連携するためのAPIの開発も行なっています。

July 2019
-
Feb 2020

2019年度未踏ターゲット事業採択者(Intern)

July 2019 - Feb 2020

採択プロジェクト(量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発)代表 主に関連書類作成とPythonsでの量子敵対的生成ネットワーク部分の実装を行いました。

Mar 2019
-
May 2019

量子情報エンジニア(Intern)

Mar 2019 - May 2019

Quantum Native Dojo!(量子計算のオンライン教材 https://dojo.qulacs.org/ja/latest/)の記事執筆及び記事に掲載する量子アルゴリズムの実装(Python)を行なっておりました。

Mar 2018

慶應義塾高等学校

Mar 2018


Skills and qualities

HTML / CSS /

0

JavaScript

0

Git

0

Ruby on Rails

0

Python3

0

Accomplishments/Portfolio

名前を記録するアプリをAWSにデプロイ

Feb 2021

TODOアプリをAWSにデプロイ

Feb 2021

3目並べ (Ruby)

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

量子敵対的生成ネットワークを用いた画像生成プログラムの開発

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