NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

2016年度に引き続き、2017年度もNAL研メンバでTA担当するのが難しそうな雰囲気なので募集してみます。プログラミング1では2種類のTAを1名ずつ募集します。（本当はペアプロ対応で大量に欲しいけど、、）

希望者はmail/twitter/slack/直接口頭等で連絡下さい。3/28(火)まで待ってみて誰も希望者出ない場合はnews-ieで募集する予定。

＜前提条件＞
情報工学専攻の院生。

＜募集TAその1: 授業中のサポート＞ -> 牛島先生に確定

• 主なタスク: 授業中のサポート。主に学生の質問対応。特に前期は「インストール大会時にPC持ち込みしてなくて未設定〜中途半端な状態」、「何らかの理由で初期化」等の状態から授業で使える状態にするまでのサポートが必要になるケースがちらほらあります。次点でペアプロ時のサポート。欠席などの理由でパートナー不在時に入ってもらうことがあります。
• 拘束時間: 毎週の授業時間（毎週木曜4時限目）はフル参加。何らかの理由で来れない時は誰か代理をお願いして下さい。

＜募集TAその2: レポートコメントサポート＞ -> maeken先生に確定

• 主なタスク: レポートに対して気づいたことを片っ端からコメント。今回はgoogleドキュメントで作成してもらい、コメント機能で書いてもらうことを想定してます。また、参考用に採点もお願いしています。
• 2016年度の例: 去年の授業ページの先にある「Googleドキュメント」に学科アカウントでアクセスし、report2/evaluation2を眺めてもらうと良いかな。
• 拘束時間: 「レポート提出締め切り後、2週間程度で採点」を5〜7回程度やってもらう予定。また、できればサポートルーム的な業務も兼ねて貰いたいので「x曜日のy時限目にzにいる」形で採点してもらえると嬉しいです。

例年だと大学院修了生によるミニワークショップを開催しているのですが、今回は修了生がいないということもあって「先輩から後輩へ伝えたいことをイベントとして開催してね（はぁと）」にしました。都合悪くて参加できない先輩・後輩いましたが、結果としてはLT大会になりました。

研究テーマの決め方（田口）

– 一般的な授業と卒業研究との違い
– 1年間のスケジュール
– テーマの決め方: 調査、キーワード、意義、事例、、、
– 論文の読み方
– 壮大なテーマと1年間という期限、テーマの絞込み
– 人に頼ろう

就活と研究とわたし（親川）

– 企業調べ
– アナログ手帳
– 履歴書、SPI、面接などの準備
– お金
– LCC等のセール情報
– 研究・ゼミとのスケジュール調整

ベトナムに留学してみて（阿波連）

– 沖縄ベトナムの現場体験
– ベトナム
– 英語
– プロジェクトを通した実践力重視
– トビタテ！留学JAPAN

外から見るnal研（比嘉＠高良研）

– 色んな意味で変な人だらけ

こんな人になるな！（伊藤）

– 計画性がない。
– 作業効率が悪い。（逃げるな）
– 眠い。

終わった後は恒例のいつ世にて追い出し食事会。今回は延び延びになってた新配属生らとの顔合わせも兼ねることに。紅豚握り〜。美味しかったけど学生に任せっぱなしにした結果肉肉会になったのがちょっと残念。次回は私も注文しようw

今週末にある卒業式の最終確認しつつ、4月から始まる新学期の準備をしたりしてます。

プログラミング1は、1週目の内容は「（意図的だったのだけど）話詰め込みすぎたか」ということで、整理や省略しつつ、手を動かす時間を増やす方向で調整中です。1週目からレポート課題出しちゃう（授業中にデモしつつ、書かせる）のも手かな。

データマイニング論の方は、データマイニング・プロセスの概要か、もしくは1手段としての機械学習の概要を輪読してから、論文読みに入る予定です。

まだ触ってもいないけど、実験1のスクリプトプログラミングの方は、課題調整するだけの予定。

明日はNAL研の打ち上げ追い出し顔合わせ食事会です！（混ぜすぎ）

情報処理学会最終日。
午前中は、伊藤くんの発表する自然言語処理（4）へ。
午後は、視野を広げるつもりで農業・牧畜支援システムに参加し、最後はIPSJ-ONEへ。

IPSJ-ONEは相変わらず凄い発表だらけでした。今回見れなかった人は、後で公開されるであろうアーカイブを期待してまとう。

中でも個人的にグッと来たのは本多先生のOntenna、深澤先生のメンタル推定、耒代先生の歴史学、五十嵐先生の手芸設計支援、岩渕先生のリアルタイム大規模グラフ処理かな。

[ 自然言語処理（4） ]

6Q-1: 伊藤くん発表。
Q: 記事の中で不必要なものを削除しているようだが、ユーザに必要な興味キーワードはどう抽出している？
Q: 30文を使って規則を作成し、それがうまくいくかの評価。規則を作る際に見ていたデータでの検証は必要だが、未知のデータに対する検証は？
Q: カバレッジが大きい規則を実装したようだが、未知データのことも考えると今後規則は増えていく？

6Q-2: 論文タイトル生成における未知語処理。
Q: 論文タイトル固有の未知語とは？
Q: 初学者への支援という点では例示よりもアドバイスのようなアプローチは？

6Q-3: 発表スライド中の説明不足用語に対する質問生成。
Q: 発表スライドならではの特徴？->音声認識and/or画像認識含む？->XMLファイル利用
Q: その意味がわからない参加者が存在する用語？？（ユーザ依存）
Q: 理由推定？（理解できない・初めて聞いた・失念・曖昧）
　-> 説明変数は？
Q: アノテーションの仕方によって正解データが変わりそうだけど？

6Q-4: 時系列データの動向概要を説明するテキスト生成。
時系列データの圧縮例: SAX法 #ref

6Q-5: 正文で多様な文を生成したい。
正文のための固いアプローチ。 #ref

6Q-6: 画像刺激時の脳活動データの説明文生成。
データ少数制約のために、一部を転移学習（画像->自然文出力モデルを利用）で医療。 #ref
C: いきなり説明文にいくのではなく、単語・極性等いくつかクッションあったほうが良いのでは？
Q: 失敗例ではそもそもどういう正解文を想定した実験？

6Q-7: 差分考慮したTL要約。
新しい形のdiff？ #idea

6Q-8: ウェブ上の文書を要約表示。
Q: スニペットではダメなの？

最終日は聴講の末、つくしにて打ち上げ。ブリカマ旨し。。

IPSJ79の2日目。午前中はイベント企画の「「情報力」で街を変える 〜ビッグデータ利活用技術開発とその社会実装〜」へ。午後は嘉陽さん発表のある自然言語処理（2）と、セッション名に惹かれて会議・学習支援に参加してきました。

[ 「情報力」で街を変える 〜ビッグデータ利活用技術開発とその社会実装〜 ]
藤沢市と連携しながら社会実装という部分まで含めたプロジェクトのお話。(a)人間系を含むインフラとしてのセンシング部分、(b)データ蓄積＋多様な関連データとのインタフェース部分、(c)分析部分、(d)可視化等レポート部分といった一通りのことをやりつつ、最終ゴールが社会実装というところが気になっての参加です。

• 市役所職員は担当仕事に関してはプロフェッショナルだが、まだまだ縄張り意識があったり、文書化されていない暗黙知やそのままでは利活用できない形での蓄積に留まっていることも少なくない。効率化等についての意識が低かったりする職員もいる。勉強会などを含めて互いに歩み寄れる分かりやすい導入から入り、信頼関係構築を進めながらデータ活用に繋げていきたい。
• IoTにしろAIにしろ、データがあれば嬉しいというだけでは足りない。アートやコックのような視点でより魅力的に映るゴール設計やロードマップ作成が重要だし、そういうことができる専門家人材育成も必要。
• 大学から見ると、論文作成に繋がりにくい部分にかかるコストも少なくない。データの前処理やらそれ以前の問題やら。一方で地域貢献という側面や、ベンチャーなり民間企業が入ってきたくなるインフラ整備という側面もある。個々人の努力では無理で、多岐に渡る関係者らをどう巻き込むかという視点も必要。ヒトゴトからジブンゴトへ。
• 人と人をつなげるエージェントというか、そのような仕事は誰がやるべきか。役所か大学かそれ以外か、何かしら必要という意識はあるが今のところ適当なところがない。産学官連携組織的な所がうまく機能しているところもあるかもしれないが、見え難い。

[ 自然言語処理（2） ]

カルテにICDコードを自動付与しようという話。
専門家（人間）でも割りと判断がずれるケースがあるらしい。例えば専門家3人で教師データ（ICDコード）を用意する場合、「3人が一致、2人以上が一致、1人以上が一致」の3ケースで検証するらしい。

Web検索結果クラスタリングの話。
設定してる課題例があまりヨロシクない気がした（辞書で調べるべき課題）けど、検索キーワードから関連ページを収集し、そこから辞書的なものを自動構築すると考えるべきではあるか。クラスタとして抽出するべきなのかな。

嘉陽さん発表。
Q: doc2vecでうまくいかなかったようだが、使いたかったのは何故？　もう少し単元を広くしていくと有用になるという期待？　簡単な表現だけではうまくいかないという事例を見つけておくと、確認しやすくなるはず。
Q: 今後は数学以外もやる？　社会とかキーワードだけではやれないものが多そう。
Q: 今後の展望。確率の中でも組み合わせ単元があるという例があったが、実際に回答者がどう回答して、どこを間違ったのかというデータはある？　コメントを解析する予定はない？

Web議論掲示板利用者の能力推定という話。
Q: 「能力」は高い低いだけ？ -> Jooの定義 #ref

学生にうな重とひつまぶしの違いを教えてきたのが本日の成果です。お収め下さい。

情報処理学会のために名古屋に来ている最中ですが、石田先生から声かけて頂けたこともあり、合間を縫って京大で開催中のIDS Kyoto 2017 (International Design Symposium)に参加してきました。基本的には「デザイン教育（京大の例）」に関する情報共有・討論を趣旨としたイベント。個人的には(1)そもそもデザイン教育におけるスキルマップorリスト的なものがあるのか、(2)それをどうカリキュラムに落とし込むのか、(3)どう評価するのか、あたりの問題意識を持って参加しましたが、割と近しい話が多かったかな。

1日目しか参加してませんが、大学毎の違いも見れて面白い。意外に感じた部分は、(a)「no credits (単位なし)」で実施してるところがちらほら目につくぐらいにはあったこと、(b)ドクターコースを想定しているケースが殆どのこと。特にドクターコース想定については、学部生では（達成させたい目標レベルからすると）辛く、修士でもまだ厳しい、修士レベルで一つの専門分野について身につけた後こそがデザイン教育学の本番だというスタンスらしい。既存のカリキュラムを刷新するのではなく、様々な形で埋め込みつつ、足りない分を新科目群として設置するような形でやれそうな気もするのですが、多分ネックになってるのは「評価」。一つ目のセッションが「Assessment of Learning Outcomes of Design Studies」と銘打っているぐらいには、評価問題が共通しがちらしい。

その他にも興味深かった話を列挙しておこう。

• デザイン教育学が目指している「学生に身につけさせたい力」は、アンケートベースではあるけど一定のエビデンスを出せるぐらいには企業等が求めている力である。中でも「自らの専門領域を超えて協働できる突出した専門家（≒コラボできてリーダーシップのある専門家）」の育成が重要。
• knowingだけではなくactingへ。general/domain theoriesを知るだけではなく、実際にアクションとして行動に移すことが重要。
• 各分野における専門教育が先か、デザイン教育が先か。今は一つの柱としての専門教育が先であることを前提にしているが、一方で「異なる専門を学ぼうとしている人たちにおける共通話題」としてのコアを用意することでコラボが自然発生しやすくなる等の仕組みを強化できないだろうか。
• 学生や地域社会が持つ知識・情報は切り離されたものではなく、各ドメインにおいて積み重ねられた歴史のあるモノ。差異があるのが当然で、それを踏まえてプログラムを設計する必要がある。
• トラブル対応の側面もあるが、レビューや振り返り等様々なシーンを各専門家チームでサポートする環境が重要。現場に丸投げではダメだし、サポーターを一人に閉じてると広がりが狭まる。
• 英語ネイティブでない環境でのワークも面白い。現地語だけで進めようとしがちだが、その中でどう現場を把握・仕切るかという体験はとても有意義ではないか。

直接的には関係ないのだけど、何かしらイベントがあると「学生にポスターセッションする場を並行して用意」する形で実施していることが多く、今回もデザインシンポジウムとは別にポスターセッションがありました。デザイン教育自体が「垣根を超えた協動」に重きをおいてるからということもあるかもしれませんが、門外漢でも話を聞こうとする人がとても多く、学生にとってもとても良い機会になってるように見えます。琉大x沖縄高専でのポスターもこんな風にやれると良さそう。

学会出張のため今日から名古屋入りしてます。情報処理学会 第79回全国大会に「約1,450件の一般セッション、学生セッション発表に加えて、特別講演・招待講演企画、その他、多数のイベント企画セッションや展示会も開催予定」とある通り、IT系の中では大規模な大会。特に、ここ数年企画されてるIPSJ-ONEは、各分野のトップ研究者がめっさ分かりやすく面白さを伝えてくれます。ニコ生でも中継されるらしい。過去の様子が2014年度、2015年度としてアーカイブ公開されてますので、情報系の学生は一度見てみるのをオススメします。

P.S.
学会発表すると美味しいもの食べれますよ！w

2016年度であシャリフ先生が退官されます。いつ頃からある風習か分かりませんが、最終講義が開催されました。やらない先生もたまにいますが、私の知る限りではやる方が一般的らしい。内容的には割りと自由に喋るケースが多い気がします。2年前に退官された宮城先生の最終講義も面白かった。

今回のアシャリフ先生は割りとガチな講義スタイルに近くて、専門用語・数式ゴリ押しな内容。流石に全ての内容を事細かに喋る時間はないこともあり、冗談とかざっくりした解説多かったですが、全体としてはとても濃ゆい内容。各テーマについての概要やその意義を喋ってたかと思うと、それをどういう問題に落とし込んでどうモデル化し、どういうトリックを用いて乗り越えてきたか、、という流れ。これを多方面に渡るテーマについて一通り話されてました。

37年間の成果を冊子としてまとめて配布されてて、指導してきた学生一覧とか発表論文数とか。諸々凄い。懇談会後に聞いた話だけど、まとめてると途中で涙がこみ上げてきてなかなか進まなかったらしい。琉大赴任時には一人で来られてて、後で家族も呼ばれたのですが当時はまだまだ外国人ここまで多くなく様々な壁があったとか、当時まだまだ小さなお子さんらが言葉や文化の壁で大変だったとか。お子さん目線からの話とか。結果として人生の3分の1を沖縄で過ごすことになって刺激的な毎日だったとかとか。37年間、お疲れ様でした。

2017年度の全体ゼミではゼロから作るDeep Learningを中心にやる予定です。

今年度はUdacity: Deep Learningをやってみたんですが、思ってた以上に概要だけで進んでいくところが多くて。抑えているポイントもあるけど、バランス的にそうじゃない（概要だけで飛ばす）部分が多く、結果的にはTensorFlowをツールとして使おうぐらいの勉強会に。これはこれでありなんだけどね。

これだと機械学習なり深層学習なりがどう動いているのかが分かりにくい。それならAndrew Ng先生のMachine Learningかなと考えていたところ、夏頃にゼロから作るDeep Learningが出て「これだな」と。各方面で取り上げられてるだけあってとてもいいです。遠藤先生・山田先生・赤嶺先生からも先生得られました。全員から一度に賛同貰えた本って珍しい。それぐらい良本です。

ということで、ゼロから作りましょう。

Sierraに入れ替えてからトラックパッドでの操作、特にジェスチャ周りがうまく機能せず。一度設定をOFFにしてからONにすると動くようになったのだけど、トラックパッドの設定だったりアクセシビリティの設定だったりとまとまってなくて上手く探せず。でもググれば一発です。そんなご時世なのでgoogle先生居なくなったら生きていけません。ただ、本来は「PC内でのヘルプ検索」なりで解決できるべきなんだよな。どうせ見つからないよなということで先にググっちゃうけど、それって負けてるよね。Siriに相談という道は一つの手段だと思うけど、まだまだ。といいつつ普段使ってないから何がどこまでできるかは妄想だったり。だって例示見ただけで「使いたくない」と思えるレベルだしなぁ。

来月から新学期ということで、それに向けて仕込み開始。プログラミング1は一度実施したということもあってだいぶ気が楽になってるのだけど、テコ入れしたい部分も少なくなく。優先順位が高い順で並べると、、

1. シラバス、特に授業計画を修正する。2016年度予定計画は大分入れ替えたので。
2. レポート課題を増やすか、レポート課題とは別に「手を動かす課題」を増やす。Jenkinsとかでの自動テストをパスしろぐらいの課題でも良いとは思うんだけど、準備する手間が。。
3. 課題説明文ぐらいを英文にする（少しずつ増やしていく）。
4. 逐次処理、数学とプログラミングにおける等号の違い、関数あたりの解説をもっと丁寧にやる。
5. レポートレビュー（コメント）を、Googleドキュメントメインにした上でコメント機能でやってみる。

と、プログラミング1だけ見てもやりたいことあれこれあるわけですが、2017年度からは「工学部工学科知能情報コース」のカリキュラムが開始。新しい講義「工学概論」の担当も割当たっていて、そっちの準備はそもそもゼロからしないといけないから暫くはこっちだな。オムニバス形式で担当するのは1週分だけなんだけど、他コース含めていろんな学生が受講する科目なのでこっちも気合い入れないと。情報工学とか知能情報へのイントロダクションという位置づけで、情報検索・検索エンジンあたりを例題に話してみる予定です。昔沖縄高専に出前講義で話してきた内容が一つの案かなぁ。