• Sセメスター：Pythonを使ったデータサイエンスの基礎の輪読、Kaggleコンペへの参加。
• Aセメスター：ゼミ生の興味ごとに班を分けてプロジェクトを遂行。例として箱根駅伝の順位予測モデル構築やWEB開発の基礎学習、データ分析AIエージェントの開発など、自由度の高い内容が含まれます。
• プロアクティブラーニングセミナー：ゼミ後には、発展的な深層学習モデルの学習に取り組んでいます。

大手パソコン機器メーカーとの共同研究では、中央銀行コミュニケーションをもとにした株価推移予測のプロジェクトが進行中です。実務を通して、企業との調整力や説明能力も養います。

• セメスターに3〜4回、任意参加の飲み会を開催
• 経済学部のゼミ対抗フットサル大会で2連覇！
• プライベートで麻雀に行ったりテニスをしたり

• 東大山中寮1泊2日
• ソフトボールやサッカー
• BBQで交流
• 白州の工場見学やボルダリング