NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

今年度からプロジェクトデザイン2の中身が大きく様変わりし、

本講義では、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。

を掲げてやってみたのが前期。その最終課題が「情報工学科のCMを制作しなさい」で、実際には動画として作り込むところまでは期待していなくて、何を目的としたCMでそれをどのように表現するかといった企画制作の意図と絵コンテぐらいのものを期待してたのですが、蓋を開けてみれば全グループがCM作成までしてきたという恐ろしいことに。いや、それぐらい簡単に「お試し」できる世の中になったということでもあるんだろうけど。

成果物は最初から公開すること前提だったんですが、それがこんな感じで公開されました。消し去ってしまいたいものがよりによってその瞬間がスナップショットになってるとか、既に倍以上の再生率誇ってるとか、もう立ち直れません。しくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしくしく

（悲壮感溢れる背中を見せつつ退場）

正午が過ぎて卒研中間発表の予稿〆切が終了ということで、その時点でざっくり数えた感じでは55人ぐらい提出されてたようです。NAL研は4名中3名が出せました。1名は今の所報告ないのが続いてるので状況不明。しくしく。

明日から1日5人チェックするとして11日ぐらいで終われるらしい。うちの中間発表は、予稿をWeb提出してそこで質疑コメント貰うのが必須条件。口頭発表は希望者がやるという位置付け。NAL研は沖縄高専とやってる複雑系研究会での発表会とか他でもやってるので、学内で口頭発表するかどうかは学生自身に一任。いや、実際には高専との発表会やる前からそうなんだけど、中間時にはポスター発表するぐらいが丁度良いんじゃないかなと思ってるので無理してやらせても、ぐらいの気持ちです。

週ゼミには今年初の見学者が参加。予稿仕上げたタイミングということもあって4年次も一通り概要紹介ぐらいできるよねということで全員数分程度で概要説明させたり。あれでどのぐらい伝わったかは謎だけど、説明させる機会というのは有効利用したいし。お茶会は、学生が誕生日の週だったということで先輩が豪勢にケーキを手配してくれてました。という具合に、初の見学者は美味しいタイミングで参加できたらしいｗ

お茶会の様子はtwilog検索しよう（何）

先週で科研費申請に目処が付いたことと、デザインスクールの当面のタスク（主に交渉関係）に目処が付いたことで平日の負荷が激減！不通に仕事してる（主に実験準備＆ゼミ研究指導）のだけど、そういうのを平日にやれるのって素晴らしい（）

明日が卒業研究中間発表の予稿〆切ということで、4年次からの予稿チェックラッシュな一日。予定では先週で先輩チェック終えてて、今週月曜日には先生チェックねーという話だったのがズルズル伸びて（ありがち）。先輩チェックが月曜〜火曜になって、昨日夜ぐらいから先生チェック。一度先輩にチェックしてもらってる分、手元にきてるのは良くなってることはなってます。だけど、もうちょっと頑張って欲しいかなー（ニッコリ）　勿論、自分が学部生だった頃もがしがし赤ペン先生されまくってましたけどね。

隙間時間であれこれデータマイニング班の来週予定を検討しつつ、サンプルコードを追加。まだ追加したい部分はあるけど、一つの山場は越えたかな。スライド的には、細切れになってるやつで20ページ。大部分が「その前のものをベースに少し修正」なので実質的には半分も無いのだけど。

もう一つやりたいやつを来週でやってしまうか、その次の週に回すか、どうしよっかなー。

授業も4週目に突入ということでそろそろ前半戦修了な季節らしいです。予定では半分前の6週目までにやっておきたいことを終わり、7〜8週目に実際にやりたいテーマ設計、9週目からそのテーマに則した開発＆実験（＝1ヶ月ちょいで1回実験回すのが目標）、というストーリーを想定しているのですが、その通りに進められるかはまだ怪しいな。取りあえず過学習・正則化、scikit-learnのツールとしての使い方、ぐらいは少なくともやる予定です。

データマイニング班4週目はこんな感じで、毎週やってる事例紹介を除くと、4週目のメインは「線形回帰モデル(最小二乗法)の実装演習」で、最小二乗法ベースでパラメータ推定する線形回帰モデルを実装してみよう（numpy）、実際に推定したパラメータと実測値をグラフ描画してみよう（matplotlib）というもの。その周辺知識としてNumpyやPythonのTips、例えばモジュールとして読み込むための方法とかも入ってるので、一通りPython演習にもなっているかと。コードは github に上げても良いんですが、hg2gitみたいなの無いのかなと探しつつ、いくつか試した限りではうまくいかないので放置してます。学科のhgに上げると言う手もあるんだけど。

P.S.
デザインスクールの方は、いくつか協力依頼に進展が見られて来たので、その報告を兼ねて近況報告を出してみました。興味ある人はお早めに！

卒研中間発表の予稿〆切が「10/30(木)正午」で、そこで一段落つくよねということで3年次から研究室紹介のお願いが届いているらしい。いつ頃からか良く分かってないのだけど、情報法工学科では「学生による研究室紹介」と「教員による研究室紹介」とがあって、学生だけでやってる方は、まぁそういう場じゃないと話せないこと（？）で盛り上がってるようです。又聞きの又聞きぐらいの情報なので実体は良く分かってませんが。個人的には研究室回れば良いじゃんと思う人なので、需要があること自体が良く分かってなかったりするんだよな。

質問項目が並んでるので答えられる分は答えておくか。

• 研究内容: 自然言語処理に因んだものが多くなってますが、人工知能全般に絡めて考えてるので大抵のテーマはありです。具体的には配属希望者向けの「メイン資料／関連事例集」を眺めるとイメージしやすいかも。
• 平均GPA: 年度毎に人気不人気の差があるのでなんとも。公開できるような情報でもないし、GPAと研究への向き不向きは直結しないです。基礎がどぐらいできてるかの指標にはなるかもだけど、数年経って忘れてることもあるし、動機ができることで劇的に向上する学生もいるし。あまり意図が良く分からないのでこれぐらいで。
• 英語発表の有無: 完全希望制。過去に3名ぐらいいたかも。
• ゼミの日程: 2014年度後期は週ゼミを木曜日5時限目、5階会議室。後は個別に必要に応じてやってます。
• 就職先: 去年の例だとYahoo! JAPANとNTT DATAだったかな？（うろ覚え）。
• 院進学率: 2013年度までで17人卒業中10人進学らしい。
• 先輩の人数: 2014年度卒業／修了がスムーズに終えるなら、M2が1名、M1が1名。あと、まだ未定ですが留学生（修士）が来る可能性あり。
• 部屋の滞在時間: ゼミがある時ぐらいしか来ない人から、毎日いる人まで様々。
• 机周りの状態: 一時期は「○○とかあったら投げ捨てます！」とか言ってくれる人がいたのだけど、ここ数年は大分様変わりしてます。
• 就職や進学に先生サポートについて: 相談があればのる、ぐらいのスタンス。他大学への進学検討してる人は早めに行動しよう。具体的な話聞きたいならします。（これまでに筑波大、NAISTへの進学者あり）
• 配属されるにあたってやっておいたほうが良いこと: うーん、やりたいこと突っ走ってくれれば良いかな。
• 男女比率: 2014年度現在は珍しく女性陣2名が配属されてるので、男5:女2ですね。

今日は比較的空き時間が多かったので、来週のデータマイニング班準備しながらの一日でした。

科研費申請書は事務チェックでも殆ど問題無かったので微修正だけして無事に提出。これでどうにか一段落か。ここ数年の中ではかなり真面目に（ぉぃ）検討したつもりだけどどうなることやら。

デザインスクールの方は、某企業さんとお会いする機会を頂けて、今のところ前向きに検討してもらえそうな雰囲気です。応募者は現時点で学科2名、他学部1名の合計3名か。まだ開始したばかりだからこんなものだろうけど、来週で10名越えないと怖いか。

今日のタスクは名刺作りに週ゼミ。
研究室配属の時期ということで参加などの形で動き始めてる学生も出て来ているようですが、NAL研週ゼミは木曜5時限目に5階会議室でやってます。途中からでも途中退室でも終了後のお茶会からでもご自由に。その他、本サイトの左メニュー「NAL研（仮）紹介」に研究室紹介資料もあります。古いのもあるけど。

あと、学内〆切が明日に迫ってる科研費申請書があるか。一応書き終えたつもりなのだけど、まだ最終確定はしてないんだよな。研究協力課の方でこれからでも書類チェックするよという話を頂けたので、お願いしてみました。どうなるかなー。

デザインスクールの方は、予算使用許可が出て一安心。去年は殆ど（宮城先生＆遠藤先生＆當間の）自腹でやったんだよな。でもその方が早いっちゃ早いのも確か。私費じゃなくなるととたんに面倒になるのはちょっとどうにかして欲しい。変なことに使ってる訳じゃないんだし。あれこれたらい回しにされかけてましたが、予算面については一番の大元へ直に話したら一発でOK貰えました。こういう仕事を事務がやらないのは何故なんだぜ。

Xcode 6.1 限定の話か分からないけど、学科内数名からここ最近 build できなくなったという話が届いてましたが、何やら解決できる道筋があるらしい。

Xcodeを6.1にした後からswiftプログラムがbuildできないが続いていたけど、Projectのderived dataを消して、プログラム内の長い文字列結合文を分割したらできた。なんとか明日の実験に間に合うはずよ。

— Morikazu NAKAMURA (@morico128) October 23, 2014

学部改組な話ですが、いつの間にか聞かれてもいなかったことについて意見がなかったことになってたり、逆に聞かれてたことについて意見を出したことがスルーされてたり。目的と手段がごちゃ混ぜになってたり、目標自体も擦り合わせできてない段階なのに「近いうちに文科省に話しに行きます」という状態らしい。はぁ、頑張ってください、としか。

個人的には、学部改組はする方に賛成。ただ、そもそも改組することの第一義は「受験生獲得できる魅力のある学部学科に刷新するor一部編成する」だと思うのだけど、そこを練らずに看板だけ付け替えようとしてる（ように見える）ので、現状案だとやる意義が見出せない。

あと、学部内改組に留めるの？という点（特に情報はいろんな学部学科との親和性が高い側面*も*ある）が気になります。話を大きくしすぎるかもしれないけど、こういうタイミングじゃないと学部外と何かやろうということは検討すらし難いよね。最初からまな板にも載っけず、なるべく労力的に低コストになることを第一優先にする案に留める理由が分かりません。極端な話大学内に留める必然すらないと思うのだけど。部分的に学部外（他学部）や学外（沖縄高専／OIST／民間）と連携したカリキュラムってのはあり得ないのかしら。勿論「お願いします」でタスク投げるだけじゃ先方も納得しないだろうけど、互いに良くなる道を描けるならありだと思うんだけど。

魅力のある学部学科となるように刷新しようとするはずの改組が、手段が目的になっちゃってる感が強いなぁ。

「夜間主コース廃止できないなら改組もしない」という考えには猛烈に反対。それはそれで独立して考えられるし。

P.S.
小渡さんのツイートで知りましたが「普通の絵本を3Dプリントで“触れる絵本”に！目が不自由な子どもに読書体験を」というのが。面白そう！

デザインスクールやら科研費やらで後回しになってたデータマイニング班の準備が、授業開始1時間前ぐらいに終了。一昨日の晩から何やるか検討しつつではあったのだけど、あれこれ迷った挙げ句に（学科の教育目標でも掲げている）モデルの話から初めて線形回帰モデルと最急降下法の話をすることに。仮説としてパラメータ混じりの数式、特にここでは一番シンプルな線形和を用意し、そこから損失関数と目的関数を用意して、パラメータを最適化する。変数が少ないなら最小二乗法で十分だけど、より扱いやすい手法として最急降下法を。その合間合間に「そもそもこの文脈におけるモデルって何？」「モデルってどう用意したら良いんだろう？」「モデルの良さってどう図るの？」「パラメータはどう決められそう？」「実測値と推定値との差ってどう表現するの？」と質問攻めしながらやるのがいつものやり方。

若干詰め込み過ぎ感もあるんですが、時間一杯使って具体的に数式解かせながら（偏微分させたりパラメータ指定して実際に求めてみたり）とかやってるので「何となく分かった」ぐらいにはなってるんじゃないかと。後は資料見直したり参考サイト眺めたりしながら理解を深めてくれれば。courseraのMachine Learningだと動画で説明してくれるし。あ、勿論英語ですが。講義ではなくて実験なので、より詳しくとかより一般的にはとかって話をする時間は無さげだし。次回は多分過学習と正則化やれると良いか。

公式サイトや学科向け告知、そして各学部へのポスター掲示依頼を出しつつ、人材クラスタ・白井さんに高校生・他大学生向け告知を依頼。知人な先生らにも声かけしてみたり。あと、山田先生がRBCさん（？）に声かけするとか。ということで広報タスクをこなしてた一日。一応これで一段落したかな？　後は希望があれば説明会開催するぐらいのつもり。ちなみに既に応募者1名います。

ということで予定してたよりもデザインスクールの方に時間取られちゃって、明日のデータマイニング班の準備はまだまだこれから。さて、どうするべ（ぉぃ

P.S.
同じく白井さんがやられている事業で、【学生向け】平成27年春期　おきなわ企業魅力発見事業　Guts+生募集が始まってるようです。こちらも興味ある学生は参加してみよう。どんなイベントなのか話を聞いてみたい人は、その前に開催してる【学生＆企業＆教職向け】「GutsCafe」（インターンシップ報告会＆体験会）に参加してみると雰囲気掴めるんじゃないかと。