Archive for the ‘日記’ Category

今週末は沖縄高専との研究交流会

木曜日, 2月 2nd, 2017

第12回 沖縄複雑系研究会ということで、琉大情報工学科4研究室+機械1研究室+沖縄高専2研究室の7研究室合同での研究交流会が2/4(土)にあります。タイトル見て興味のある人は聴講どうぞ。

主な趣旨は「卒研最終発表に向けたブラッシュアップ」。ここで出たコメント等を反映して質をあげてもらおうと。その意味では1月上旬にやってることが多いのですが、去年今年とスケジュールが合わずに2月実施になっちゃってます。ま、仕方ない。

(TeamRyukyu) restart

水曜日, 2月 1st, 2017

学内近辺でもそこそこ桜が咲き始めてます。木によっては5部咲きこえてるところも。

予選通過したということで、最終発表に向けて再始動することになりました。といっても最終発表日は2/18なのでそれほど日程的に余裕はないし、授業の多い3年次メンバは期末試験・課題〆切等で時間取りにくいよねということで「無理なくやれる範囲でやろう」ということに。本業大事(意味深)。

プログラミング2も15回目が終了

火曜日, 1月 31st, 2017

初めて担当したプログラミングの授業、前期・後期の2回分が一先ず終了しました。後期はソフトウェア演習の時間もかなり使わせてもらえたので、ペアプロ時間含めてじっくり進めることができました。去年までの授業と比べると、言語の違いは置いとくとして、バージョン管理・ユニットテスト・IDE利用・デバッガ利用あたりが新しく入ってるのかな。内容的にボリュームアップしてるという意味では「詰め込みすぎ」な気もしますが、「今後の独習に向けて必要最低限に絞った」つもりです。実際の効果がどうなのかは半年〜2年後ぐらいにならないと分からないかな。

授業評価アンケートも回答してもらうつもりだったのですが、今朝時点ではまだ回答できない状況だったので、Googleフォームの方で自由記述してもらいました。圧倒的に多い意見は「1限きつい」。うん、分からなくはないけど社会人なったらこれが当たり前なんだぜ。そうでなくても高校生の頃って早朝授業とか、1限目って普通にあっただろうにと思うのだがが。

実験4も15回目が終わりましたが、こっちは2週間後に発表会が待ってます。楽しみ。

実験2が一区切り

月曜日, 1月 30th, 2017

レポート採点や口頭試問は来週以降になるのでまだまだタスクは残ってますが、2年次向け実験の探索アルゴリズム1・2が今日で終わりました。例年だと「年末に実験日が終わって年明けにレポート提出〜口頭試問」ぐらいのペースになることが多いですが、今年度は私の都合で最後に回してもらいました。(面白いからと)こちらの想定以上に時間かけてるグループが多かったんですが、この時期だと色んな講義の課題〆切・期末テスト間近ということでそこまでは時間かけてられないだろうなと想像します。このぐらいの時間でやってもらうのが正しいとも思うので、来年度以降もこのぐらいの時期にやろうかな。

後期は、実験2が無い週だと「プログラミング2、ソフトウェア演習2、実験4、データマイニング論」の5コマ。実験2が入ると+4コマで合計9コマ。学会〆切やら卒論追い込みやらで個別ゼミ祭りもしてましたが、どうにか乗り切れました。来年はもう少し仕事が被らないようにしたいけど、移動しやすいのは大学院講義ぐらいなんだよなぁ。

ドナウ川を挟んでブダ+ペスト->ブダペスト

日曜日, 1月 29th, 2017

去年の10月に行ってきたハンガリー出張の話。書くつもり無かったのだけど、お土産で買ってきた調味料化されたパプリカを今頃思い出して、丁度いいぐらいに料理するタイミングだったので作ってみたという話ついでに写真眺めてたら書きたくなりました。


<ブダペストってこんな所>
当時のツイートはこんな感じ。

  • 2016/10/10: 乗り継ぎ乗り継ぎで片道移動だけで24時間。辛かった。
  • 2016/10/11: 学会初日、近場散策で中央市場へ
  • 2016/10/12: 学会2日目、会場でランチ取りつつ空いた時間でドナウ川向かいのブダへ。iPhone6sのバッテリー問題で落ちたのはここが1回目だな
  • 2016/10/13: 学会最終日、終わった後に最後の散策

行ったのは10月上旬ですが、緯度的にほぼ北海道ぐらいの北側に位置してるだけあって既に冷えてます。日中は晴れてたら15度超えるぐらいはあるけど、曇ってたら10度切るぐらいには冷える。そこまで冷えるとは想像して無くて、最初の数日は沖縄での冬スタイルで過ごしてましたが、雨風強くなった中日で限界来て上着買っちゃいました。そのぐらい冷えてる割には「テラス席」を用意してるお店が多くて、実際利用客も大勢いる。風強い時は流石にほとんどいなかったけど、それでもゼロではなかったな。

散策してた際に知ったのだけど元々ブダペストという都市ではなく、ブダとペストが合体したらしい。ドナウ川挟んで西側のブダは確かに防衛考えたらそこにしろ建てるよなという場所で、見晴らしの良い場所。

散策して目についたのは、飲食関連だとパプリカとソーセージに、デザート。ホテルでやってたブダペスト観光PR情報によるとハンガリー人はデザートが好きらしく、実際学会会場になってたホテルでも「午前中の2セッションの合間にコーヒーブレイク(デザート)、昼食、午後2セッション合間にコーヒーブレイク」みたいにデザートがそこかしこで用意されてました。

伝統グッズだと、織物と陶器か。こっちは中央ストリートでもよく見かけましたが、それ以上に中央市場に集中してました。雰囲気的には「沖縄でいうところの公設市場を綺麗にした」感じ。1階は生鮮食品が多く、ソーセージ・パプリカ・農産物・パン・デザート・ハーブティー・ジャム等。2階は小物が多く、陶磁器・カロチャ刺繍・服飾・革製品・ボードゲーム(チェスっぽいのから良くわからないものまで)等など。見てるだけでも楽しい。あ、2階にはその場で食べるブードコーナーもあったか。

アジアンビューティー?的なものがブームなのか、市街地の至る所に「タイマッサージ」の看板が。個別の店舗だけじゃなく、インターコンチネンタルとかお高めのホテルの中にもあった。それ以外に目につくのは「両替屋と観光サポート」。両替屋はパット見普通なお店から「ここ、入ったら出てこれなくなりそうだな、、」としか思えないぐらいには怖い古びた&入り口が奥まったところにある建物まで、いたるところにある。観光サポートというかインフォメーションセンターの出張版というか、「パラソル立ててそこに一人二人サポートする人がいる」というのがあちらこちらにありました。公的なもので、海外観光客へのサポートが充実。無料・有料問わずあれこれコンシェルジュ的に対応してました。有料ともくんでるだけあって、割と短時間で丁寧なガイドツアーに参加できたり。観光立県とか観光立国とかいうならこういうの目指して欲しい。あ、ちなみに屋外のトイレは有料なこと多し。


お土産で買ってきたものはチョコ多数、パプリカ調味料3個、ソーセージ数本。肉類持ち込みデフォルト禁止だと知ったのは持ち帰った後で、関西空港でボッシュート。しくしく。

チョコは実家以外だと研究室や先生らに配ったぐらいでおなくなりに。残ってたパプリカ調味料を今日使ってみました。使い方よくわからないのだけど、パプリカ煮込みぐらいでググると基本的には単純な煮込み調味料として使って問題なさげ。手元にあるのは3つあるのだけど、一度にすべて開けるのは勿体無い精神が働いたので、今回はチューブのみで挑戦することに。煮込む前に具材を軽く油通しして、煮込む準備。問題は分量ですが、写真のチューブタイプだと「味噌」の分量ぐらいで良さげ。塩で整えて終了。本場で食べたのとは見た目も味も大分違いますが、食べ終えた後の風味は似てるな。多分、単純に煮込むだけではなく事前に漬け込むとか、複数種類使い分けて合わせ味噌的に「うちに代々伝わるパプリカ煮込みをどうぞ!」とかやってるんじゃないかと想像。

実装方法チュートリアルとクラウド環境を用意した上でコンテスト開催してるらしい

木曜日, 1月 26th, 2017

応募多数で一時的にクラウド利用は締め切られてるようですが、人工知能技術戦略会議等主催 第1回AIチャレンジコンテストというのが開催されてるらしい。クックパッド提供の画像から料理領域検出するか、料理カテゴリ分類するタスク。

外部データの使用は禁止
  配布する学習データ以外のデータを用いてモデルを学習することは禁止と致します。

APIの使用(Google Cloud Vision API等)は禁止
  ただし、オープンソースの学習済みモデルやライブラリ(tensorflow, chainer, keras, etc)等は使用してよいものとします(ただし商用は禁止)。

このあたりに「コンテスト設定の難しさ」を感じるな。

あれこれコストかけてるのは、それでも利用者が表に出てくれることにメリットが有るとか、目ぼしい人材にリーチできるとか、コンテスト後の環境利用を検討してもらえるとか。開催側にもいろいろメリットが有るんだろうなとは思いますが、うまいこと連携してイベント開催してるところは凄い。

P.S.
DeepAnalyticsのコンテストに限りませんが、誰でも簡単に参加できる競争型イベントあちこちでやってるので、興味があるものがあったら取り敢えず参加してみると良いんじゃないかと。実際、学生だけで参加してるケースはそこかしこにあります。比較的「研究色が強いケース」だと研究室配属してるケースばかりになりがちですが、こういうコンテスト系だとそうじゃない学生でも割りといたりします。参加してみることで得られる気づきや体験があることもそうだし、辞退も簡単だし。機会をどう活かすは皆さん次第です。友人・先輩らとチーム組むのもいいだろうし、先生と相談してみるのも一つの手。大学という場を活用しよう。

(平成28年度データ解析コンペティション) 予選通過

水曜日, 1月 25th, 2017

データ解析コンペの中間報告が先日終わり、どうやら予選通過して最終報告に駒を進めることになったようです。公式サイトみてもそこら辺の情報が全く出てないのが謎ですが、関係者宛にはメールでその旨告知が届きました。

イベント全体としては「24チーム*3箇所で中間発表開催=全72チーム」の参加があったらしく、予選通過は各予選から上位3割の24チームが最終報告にでるらしい。その3割の中に入った、と。情報からは3,4年生、機械からは院生という混合チームですが、うまい具合に回ったらしい。おー。ちなみに、どのぐらいの割合か分かりませんが、そもそも3年生(学生だけ)中心で参加してるグループとかもあったらしい。凄い。

進捗としては一区切りがついているので具体的なアクションはもう終わりということで、モフモナにて打ち上げ。個人的にはよく通ってるお店なのだけど、野郎だらけで行ったのは初めてか。

最終報告でどうなるのかしら。問題は報告会が卒論最終発表日〜修論最終発表日の間になってることだな。この時期はどの大学でも忙しいだと思うのけど、毎年こういうスケジュールなのかしら。

いろいろと追い込みの時期

火曜日, 1月 24th, 2017

授業の方は来週には15週目が終わりで、その翌週から期末テスト期間に。溜まってる課題もそろそろ〆切という時期でしょう。

プログラミング2の方は出してない学生結構いたりするんですが、偏ってるといえば偏ってるか。欠席者自体が増えてるので諦めてるのだと思うけど、自分から行動してくれないことにはヘルプできないな。難しい課題出してるつもりないし。

実験4(データマイニング班)の方は成果物仕上げというか発表に向けての準備に大わらわ。まだ結果出してないグループもあるらしいけど、(相談には乗るから)頑張ってくれ。動かしてみないと分からないことは沢山あるし、そのための時間でもあるから動かそう。

研究の方は、B4,M2が最終発表まで残り1ヶ月を切ってる段階。ですが、学部生の多くはまだ実験中の学生多数っぽい雰囲気?(統計取ってません)。ありがちっちゃありがちなんだろうけど、そろそろ書けるところは書いとかないと。

P.S.
NAL研サーバがそろそろ物理的にヤバイらしい。仮配属生がOS入れ替え含めて更新作業してみたいようなので、後数ヶ月ぐらいは持って欲しいけどどうなることやら。

座長メモ(2009年度作)

月曜日, 1月 23rd, 2017

卒業研究の最終発表時には院生(M1中心)に座長をしてもらっています。まだお願いしてなかったこともあり、院生から突っつかれて答えてました。

  • 日程は既に確定していて、2/16(木)にやる。
  • 基本的には例年通りなので、5セッション*2並列になりそう。
  • 休学してる院生についてはその人自身の判断で座長するかしないか決めて良い。
  • 必ずしも2名1組でやる必要はない。

前回の年次指導担当やった(2005年度)ときの最終発表時に、座長向けの心得的なメモを準備した気がするなとフォルダをあさってたら見つかりました。

[ 座長メモ2009 ]

違う情報も入ってるけど心得的には一緒かな。

まずは作ってみる。少しずつできることを増やしていく。

金曜日, 1月 20th, 2017

理解するってどういうことだろう?の*一先ず*の回答編。

人間同士であっても「理解してるかどうか」なんて確かめようがなかったりする。授業で話した内容をどのぐらい理解しているのかを計測するためにクイズ、テスト、レポート、口頭試問等あれこれやったりしますが、基本的には「ある質問の仕方に対してどのぐらい納得できる回答を出せるか」ぐらいをチェックしているのであって、本当に理解してるかどうかなんてわかりません。尋ねる内容の質と量を改善することでより良い評価方法を構築することはできるだろうけども、内容自体は発展し続けるので「やり尽くされた学問」でもない限り100%の評価は無理というか無謀。

じゃ、どうしよう。問い方を工夫してみたらどうか。

旧「理解するってどういうことだろう?」
新「何ができたら理解してるといえるだろう?」

この問い方なら、「できること」を列挙し、1つずつ実現してみることができます。実現できたのなら、そこではじめて「何が足りないか」をテストしやすくなる。足りない何かが見つかったなら、それを実現する方法を考えよう。そうやってできることを1つずつ増やしていけば、いつか十分に「理解してるようにみえる」かもしれない。これは結果として、最初の問に答えることに近づけているのではないだろうか。イコールではないだろうけど、今度はその工学モデルを相手にすることで人間相手にはやれなかった検証方法を適用することもできるかもしれない。

と、こんな具合にやれることが増えていくので、私なりの*一先ず*の回答は「まずは作ってみる。少しずつできることを増やしていく」でした。

P.S.
こういうやり方は、構成論的アプローチと呼ばれています。