Recurrent Neural Network(RNN)による、文字パターン発生システムの開発 カナダの研究者が研究した成果がネット上に発表されている。合わせてソースコードもGitHubで配布されているので、 このソースを使い日本語の手書き文字データで機械学習をさせて実現する。 作り方は、その研究者がデモに展開している英語版についてのレプリカを作成することと、 同じソースを使い日本語の文字を発生するように機械学習をさせて実現する 文字パターンの出力をScalable Vector Graphicsで取り出す 開発の体制 本プロジェクトは大学教授の指導の下で推進するので、 実装のための基礎的スキルのあるエンジニアであれば対応可能で、指導教官からはスキルがあるエンジニアであれば １週間ちょっとでできるかもしれないが、習熟度によるが2週間程度では構築が可能であろうとなっています。 着手に必要なソースについては依頼側からプロジェクト開始前に提供予定 作業は在宅が前提で、開発作業用のパソコンは手持ちがあること（支給無し）。 必要な場合は外部での打ち合わせとモバイルでの作業が可能であること

東京都

・Pythonを使い機械学習の実験を行なった経験を有する（Pythonについては1年以上の経験を有する） ・RNNに関する論文、別途案内するRNNを使って実験を行なっている研究者のBlogを英語で概ね理解することができる ・XML及びSVGに関しての、一般的知識を有するか、XMLのスキーマを書いたことがある ・Inkscapeを使ったことがあるか、プロジェクト期間内で利用（閲覧、svgのソース編集程度）できる ・指導教官のガイダンスに従った作業ができる ・開発環境としてAWS（またはAZURE）を使える

指定なし

1回

スキルはもちろんのこと、コミュニケーション能力も活かせます。