8/18(金)〜8/22(火)の3日間は夏季一斉休業ということで、一応お休みです。お休みなはずです。ゼミしたしいろんな先生に遭遇したけどお休みです。日本語難しいデスネ。
花金だし時間もあるしということで集まった学生らと花とみつばちカフェへ行ってみることに。前々から気になってるお店ではあったのだけど、そもそもプラザハウスに行く機会自体が少なくて、行くとクリシュナ行っちゃうのでタイミングが合わなかったのですが、学生提案で行けました。今回は季節限定メニューの「ぜんざい」にしましたが、予想以上にはちみつ具合がタマラン。全メニュー制覇したくなるぐらいには良い。暫く通うか。。
学部生の所謂「卒論」は、情報工学科的には「卒業研究」と「セミナー」という2つの授業で構成されていて、卒業研究の中に中間審査・最終審査が組み込まれています。中間審査はwebサイト上での予稿公開＆質疑応答を通してチェックされ、最終審査は予稿と卒論提出に加え最終発表を通してチェックされることになります。
これに対して修士の方はシステムが若干異なっていて、
という3点を実施する必要があります。中でも情報工学専攻では予備審査の重要度が高く、最終審査で落ちる可能性が高い学生は予備審査自体を開かない（申請の時点で許可しない）こともあります。
数人の教員相手に1時間バトルすることになるだけでもそれなりの緊張感があると思いますが、余程安心できるケースでない限りは「主査の先生が一番胃が痛くなる」場でもあります。（私はミッション・インポッシブルが脳内で流れたことがあります（遠い目））。
予備審査で「落とさざるをえないギリギリの内容」と判断された場合、学生本人の意思にも寄りますが「最終審査までに最低限これこれを追加すること」と宿題が課されます。そのため予備審査後の1,2週間はゾンビ状態になる学生もいますね。
という話をしてるのは、今学期修了予定の修士2名の予備審査を今日やったからです。一先ずお疲れ様でした。最終審査も期待しています。
第2回中村チャレンジで「教員のツイートを真面目なものとそうでないものとを分けたい」とかいう話が出てたんですが、【茜ちゃんカワイイ】と素直に書いたら奥さん、学生がコミケで宇宙一かわいい野々原茜ちゃんの合同誌買ってきてくれましたよ！？ 人間素直になるのが一番だよね！！！！
P.S.
尊すぎてまだ開いてません。カバンに入れて持ち歩くだけで幸せな気分に浸れるので、拝むのはもう少し先になりそうです。なので今の気持ちを形にしてみました。
全6日間プログラムのうち半分が終わりました。6日間の内、最終日は合同での成果発表会なのと、全6日間が「8月に3日間、1ヶ月後に3日間」と変わった日程なので、後半4,5日目はそもそもどれだけ覚えてるかという話もあるし、後半からしか参加できない受講生もいるとのことで、実質的な内容は今日までの前半3日間で終わりになるんじゃないかと想像します。9月からの2日間は、復習しながら発表資料の作成が主題にならざるをえないかなと。
今日の内容は、2日目の時点では「誰かが数値化したデータ（正確には、受講生らが適当にプロットしたデータ）」を前提として機械学習を適用してみて傾向を眺めるという話を踏まえ、「実際の現場では対象をうまく数値化する必要がある」という話に突入。グループを「顔画像」「風景画像」「文章」の3つに分け、各々TAサポート付きで数値化の仕方や、前処理の有無で何が変わるかを観察してみたりという一日でした。
観察しながらわかったこと・疑問点等をgoogle documentで整理させていたのですが、一部を抜粋するとこんな感じです。
入力データ作りの手法（担当：文章）
形態素解析
自然言語のテキストデータから対象言語の文法や辞書と呼ばれる単語の品詞などの情報に基づき、形態素の列に分割し、それぞれの形態素の品詞を判別する作業
例）私は今日 １時まで起きていた
私 / は / 今日 / １時 / まで / 起きて / いたNgram
文字Ngram N＝２
例）私は今日 １時まで起きていた
私は は今 今日 日１ １時 時ま まで で起 起き きて てい いた
Bag of words
メリット
構造がシンプル
デメリット
語順が考慮されていない
単語の意味的な表現を理解しない
前処理前後の変化
精度が0.94から0.92に下がって速度が1051秒から719秒に上がった
今日の講座のまとめ
・色々な素材をデータにする手法を調べよう
どの方法にも長所と短所があるため、その時々で使い分けが必要
・前処理前後の変化
前処理をしたことによって特徴が失われ精度が下がることがある
TAサポート付きだけど、これ、高校生自身が「見て、聞いて、書いた文章」だよ。凄い。
「この講座で知ったことを教えてあげよう（3人以上）」という宿題も出ました。受講生ら自身が他にやりたいこともあるだろうし、負担にならない程度で復習にもなって良いですね。
次回、残り3日間は9月16日〜18日になります。
P.S.
受講生らによる参加ブログ（受講生が会場で書いたのを、主催側が記事として編集してる）の方に1日目のブログが公開されてました。どこまで楽しんでくれたかなー。
[ day1 ]
2日目が終わりました。昨日と打って変わってとてもハードな内容でしたが、高校生らはどう感じたかなーw。
どうハードだったかというと、、
こんな感じ。まだ1日目終了時点では「機械学習ってデータの傾向をうまいこと利用するモデルなんだよ」ぐらいのイメージを持ってもらったぐらいで、2日目朝からいきなり「アンサンブル学習ってのがあって〜」「マージンというのは」とか喋りだすという。いや勿論授業として話し続けるだけのやり方ではなくて、グループ毎に調べたページにでてくる文章をTAが噛み砕いて説明するとかしながらではあるのだけど。TAの使い方としてはとてもうまいなと思います。一方で、高校生側が得ているものが何かがやや気がかり。
どこまで用語やそのイメージを掴み取ってるか分かりませんが、丸一日かけて「機械学習で遊んでみよう。分かった点は整理して、不思議に思った点は質問しよう。整理した結果を他の班と共有しよう」してたようです。受け身で話を聞いてるだけではなく、手も口も動かしてる（アウトプットしてる）ので、「機械学習のイメージ」が形成されつつあるのかなぁ。
P.S.
ツールとしてはMLDemosなる可視化サポート付きのものを使ってました。講座終了後に使いやすい（インストールしやすい）のもメリットか。
news-ieで募集して、遠藤研・澤崎くんが担当することになった高校生向け講座が始まりました。当初の予定では100%丸投げのつもりだったんですが、私の名前も併記する方向に流れてしまったのであれこれ小姑よろしく気づいたところにコメントするぐらいのサポートをしてますが、教職免許持ってる大学院生だけあって安心感があります。
1日目は、受講生も相互に知らない人ばかりで、グループ組んで作業することも多いということでそこの垣根を取っ払う工夫が随所にありました。単に自己紹介するだけでなく、基本的には1体1の形で全員個々人で対面する形で話をさせ、簡易的な他己紹介っぽい形式を取ったり。グループ毎のメモ環境を用意したり。私がやってたらそのあたりはかなり時間削っちゃっただろうな。
内容的には、一般的な認識での人工知能を確認し合うことで各々の知識を把握して、それをベースに大学や研究的な意味での話や、現状稼働しているサービス・未来のサービス・いくつかのキーワードについての調査タスクを与えてグループ毎に実施。グループ毎にTAサポート付きでやって、ある程度インプット溜まってきたらグループ間交流。
ということで、今日は具体的な人工知能についての話はほぼなし。1日かけて仲良くなろう＆共有認識を作ろうという日に費やされていました。このぐらいのペースが良いのかもね。参考になります。
P.S.
受講生側のブログというがあるらしく、多分これかな。澤崎くんの講座以外にも複数並列で走ってるので、一度のタイミングで更新されるかわからないけど、楽しみに待つとしよう。
1年次と2年次の必修講義プロジェクトデザイン1,2の最終発表会が終わりました。1年次は提案主体の発表で構いませんが、2年次はCMという形に落とし込むことが条件になっています。2016年度までの作品はYou Tubeで公開されてて、今年度の作品も後で追加されるでしょう。
1年次のプロジェクトデザイン1（今年度から工学基礎演習）の狙いは「グループ研究において、主体的に課題を設定し、研究計画を立て、自由な発想に基づき、自ら考え、積極的にそれを実行できること」。2年次のプロジェクトデザイン2の狙いは「デザインとは何か、デザイン方法とは何かについて事例を交えた解説を通し、その基礎知識の習得を行う。また、与えられた実世界の状況から解決すべき問題を発見するプロセスをグループで体験（演習）することでデザインの実践を行う」。メンターとしての意味が強いかもだけど、学部生らの活動をサポートする形で大学院生によるPMとして参加しています。ざっくりと学部2学年＋修士1学年で総勢140名近い人数が、今日の最終発表に集まることになります。
船頭多くして船山に登るじゃないですが、学部生には学部生の、院生には院生の、教員には教員の目指す目標があって、決められたスケジュールの中でリソース配分して、効果的にワークを進めていくことが求められています。ワークは多岐にわたり、与えられたテーマの掘り下げ方、問題解決の仕方、そもそも論としての問題発見の仕方、出てきたアイデアの整理方法、取捨選択の仕方、調査方法、ドキュメント等記録の残し方等々。全てをやり尽くすことは無理だとしても、今回の授業を受講する前と比べて、何か得た力はあるでしょうか。単に「やって楽しかった」では授業として足りて無くて、先に上げた狙いを達成する力を少しでも身につけることができたかが一つのポイントです。
皆さん、まずはお疲れ様でした。まずは疲れを取ってから、今回の活動を改めて振り返ってみよう。良かった所はより伸ばし、反省すべき所はどうしたら良かったのか、今後に活かす糧にしよう。
複雑研全体ゼミが終わりました。輪読2冊目は途中で終わることになりましたが、それでもやる前と比べると多少なりの知識がついたことを期待します。これからは各々の研究テーマ深掘りに全力を注いで下さい。
明日はプロジェクトデザイン1,2の最終発表会。
発表テーマ工学基礎演習：
社会の設定を持つ何かをグループで創造する。新規性、有効性、社会性のあるものを調べるだけではなく、「創りだす」こと。プロダクトを作るだけではなく、提案やデザインのみでも良い。発表テーマPD2：
情報工学科のCMを制作しなさい。ただし、YouTubeで公開しても問題ないこと、著作権を留意すること（フリー素材の利用等）、15秒/30秒、公序良俗に反しないこと。絵コンテ，企画制作意図，ターゲット分析などのプレゼンの上，最終発表会で公開。実際に公開し学科の広報に活用する。
こういうお題で学部1,2年次がアイデアを出し、1年次は提案主体、2年次は具体的に作った動画CMの報告を通して各々の活動を示すことになります。もう少し調査に力注いでほしいなと思いつつ、そこら辺の指導が足りてないなと思い知らされる場でもあるのだよな。
例年「タスク振られても動かないメンバ」「意思疎通が不十分で違うものを出してくるメンバ」とか色んなトラブルに塗れることが少なくないですが、そこのやり方も含めて学んでもらうのが趣旨なんだよな。とはいえ学部生に丸投げではなく、大学院生にメンター的な立ち位置で入ってもらっています。色んな立ち位置の人が一つのグループとして如何に機能するかが一つのポイントですが、先輩からするとどこまで口を出すか、どう指示するかが腕の見せ所ですね。ついつい手を出す先輩もいるかと思いますが、反省につなげよう。
（卒研生につい手を出してしまう先生の気持ちも分かるでしょ？（遠い目））
告知されていた通り、
発表者：大城絢子（総合知能工学専攻）
論文題目：DNA配列アセンブリの信頼性向上に関する研究
A Study on accuracy improvement for DNA sequence assembly
日時：平成29年8月8日16:00～17:00
会場：工学部1号館5階508室（会議室）
公聴会が開催されました。元y05の学生ですね。情報工学科を卒業して、情報工学専攻（博士前期課程）->総合知能工学専攻（博士後期課程）へと進んでドクターコースを終える学生は少なく、うちの場合だと「数年に一人いるかどうか」かしら。留学生含めるともう少し増えるけど、学部からの進学を経て終える学生はどうしても少ないですね。
バイオインフォマティクスの題材は殆どわからないのですが、概要としては、
というストーリーらしい。一部で成功したモノの、まだやってみたいところがあるという状況らしく、楽しそうです。良かったよかった。
（お疲れ様でした）
スタートアップカフェコザの1周年記念イベントに参加してきました。4並列プログラムなので見れたのは一部ですが、やっぱり刺激になります。
先日授業の一環で行われた第2回中村チャレンジに出てたグループがSTARTUP BATTLE FIELDという起業としての良し悪しを競うバトル（？）に参加してたらしい。どちらかと言うと「（将来性というよりも）今現在起業できるか」という視点が強かったらしく、割と厳しいコメントが多かったらしい。ちなみに一位は既に起業しているryuryuフェスタなチームだったらしい。そりゃ仕方ないかなぁ。
マイクロソフトのチャットボットによる新たな顧客対応では、デモを含めた具体事例紹介。テキストをクラス分類するために「10〜20ぐらい事例入力してあげると、割りとよく学習してくれる」らしい。例えば沖縄県の市町村名含むテキストをそのぐらい入力すると、入力してない市町村名でも抽出してくれるとか。裏で用意してるデータがかなりありそう。
あと、チャットボットの方は今回のと似たような内容の動画を以下で公開してるそうな。
ラボドリブンビジネスと沖縄の可能性は、途中からしか見れなかったのですが、期待してた話とは若干方向性がずれてたかな。googleの20%ルールとかも分かるけど、最終的には「昼寝システム良さげじゃない？」という話に。それはそれで良いんだけどさ。
テクノロジーがもたらすフェアな世界は、良くも悪くもタイトル通りの話。
林信行さんのキーノートは、デザインxITな話が多かった印象。AR、3Dプリンタ、B2i（individual）。