複雑研全体ゼミの輪読4回目が終わりました。今日は5.4節〜6.2節あたりの話。前回までで順伝搬・逆伝搬を計算グラフで理解するところを終え、今回はそれを元に（3層NNとか2層NNとか呼ばれることが多い）階層型NNの実装。活性化関数やパラメータ更新、重み初期値の影響といったところをざっと眺めるところまで。 大分ペース早い気がするけどゼミ中には質問が少なめな印象。なので私が聞くということになりがちですが、質問する人はするし、ま、良いか。（あまり良くない） P.S. ヲタ芸サークル（サイリウムダンス部）の顧問になるらしいです。よろしくお願いします。ちなみに落研（落語研究会）の顧問もしてますが、たまに顧問チェックが必要なタスクしてるだけで私自 …

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If you want try to sample codes, goto github repository: https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book . You see *.ipynb files in code directory. These *.ipynb files must be open Jupyter notebook that is a kind of notebook app running on web browser. It can be installe via pip/conda easily. e.g., …

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「最適な学び方」というのはなかなかありませんが、より良いアプローチがあるならそれを選択するに越したことはないです。社会人向けAI人材育成という話が出てますが、いわゆる（大学の）学生と社会人とでは事前知識や使える時間等様々な点で違いがあることを踏まえると、学生向けにカスタマイズされてる授業が社会人向けにベターかどうかは「？」なところがあるな、と。 大学のカリキュラムというのは、2個学期制の大学なら1年間に前期後期で4年間通して8個学期で卒業要件を満たすように設計されています。2単位の授業だと、1個学期で「授業15週+学期末テストの16週」に渡り、毎週90分授業を受講し続けます。自習時間を除くと、1週間あたり1科目90分しかありません。 …

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先日退官されたアシャリフ先生の記念パーティな夜でした。4月以降も非常勤で授業担当をお願いしているわけですが、いろんな専攻から受講生集まって40名？履修してるらしい。それは大変だ。。 ちなみに本日は結婚記念日でもあるらしく、ラブラブぶりを見せつけていました。奥方は恥ずかしそうにしてましたがw 主なプログラムは、 ・アシャリフ先生の仕込み ・長田さん突っ込む ・名嘉村先生の紹介 の3本でした。 次回もまた見てくださいね！うふふふっ

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沖縄型産業中核人材育成事業の一環として、多企業・他業種混成でAI・IoTを活用した企業連携を目指す人材育成が始まるらしい。現時点でググってもあまり具体的な情報が見つからないのだけど、プログラミング・数学・機械学習あたりで教材提供できないかという話が届きました。もうちょっと早い段階で目標から一緒に相談できればよかったんだけど、今回は「やれる範囲でやる」ぐらいのことしかできそうになくて、一先ずの目標が「底上げ」になりそうです。 教育自体はうまいこと在学生含めて大学として協力できる部分は協力したいですが、既にPyData.Okinawaとかかなり近いコミュニティがあったり、とても広い意味での底上げなら書籍なりweb公開されてる既存コンテン …

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複雑研全体ゼミの輪読3回目が終わりました。今日は4.2節〜5.3節あたりの話。教師データからの誤差に基づいた損失関数と、勾配法による最適化、それを組み合わせる形で微分に基づくNNの重み調整イメージに、連鎖率に基づく逆伝搬という考え方の導入ぐらいまで。教科書にも手計算できるレベルの例題を出してくれてるけど、皆ちゃんとやってるか〜。 P.S. 車やめて徒歩生活＋自炊生活になってから、長期的にはゆっくりと痩せ続けてます。ただし短期的には太ったりしてて、特に2016年はかなりやばくて健康診断で強くダメ出しされたレベル。年明けから自重するようにして5ヶ月目ですが、教員生活してから64kgジャスト、体脂肪率22%弱、体年齢36（実年齢-6）を記 …

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データマイニング論では教科書を読むパート1と、論文を読むパート2の2つで構成しているつもりです。一方で学生にもリクエストを聞いてみようということで「教科書2種類（Data MiningとMachine Learning）のうちどちらが良い？それとも両方共読む？」と選択肢を用意したら予想以上に両方読みたがる学生が多くて。前者（の途中まで）だけだと手を動かす部分がゼロだし、一方で後者だけだと体系的な知識が薄いかなということでこれも良いか。ということで両方読んでもらうことにしました。 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniquesの5章までで「データマイニングの考え …

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4年生の卒業研究も既に1ヶ月以上経ってますが、皆さん如何ですか。研究に限った話ではないですが、専門知識を持っていない新しい分野で活動し始めるならまずは「自分なりに関連情報収集して、体系化する」必要がありますよね（よね？）。情報工学科だとPD1,2あたりでもそれなりにやって欲しいと思ってますが、皆さんどうやってますか。軽くググってるぐらい？ 代表的なところだと、、 取り敢えずググる。 学会なり研究会なりある程度分野が絞れているならそこの雑誌（電子媒体含む）を漁る。 上記に似てるけど、特定分野・技術についてオススメ論文や書籍を先生・先輩らに聞いて、読む。 Google Scholar、CiNii等の論文検索に特化したwebサービ …

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デザインスクールの準備をぼちぼち始めています。「デザインスクールって何？」って人はこの記事眺めてみるとイメージしやすいかな。一言でまとめると「他流試合形式（他分野学生らとグループ組むという意味）で問題発見・解決するワークショップをしてみよう」というもの。単にアイデア出しとかするだけならプロジェクトデザイン1（工学基礎演習）やプロジェクトデザイン2と被る部分が多いですが、大きな違いは2つ。 ・京大の大学院生が全グループにファシリテータとして入ること。 ・情報工学科（知能情報コース）以外の学生ともグループを組むこと。 全グループに事前準備した京大院生が入ってくれるので、「はいやってみてー」のような投げっぱなしではなく、より身近で細かいア …

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プログラミング1の5週目が終わりました。これで逐次処理・条件分岐・反復処理といった3大フロー制御に加えて、関数も導入は済みました。コアな部分が終わりつつある中、より先に進んでる学生もいるし、未だにシェル・ターミナル・エディタ・Pythonインタプリタの区別が怪しい学生もいます。ま、仕方ないか。ペアプロ演習・課題・宿題出しまくるので頑張ってください。 P.S. 良いレポートに投票させてみたところ、レポート書くのが下手な人でもそれなりに評価はできるということで良レポートに得票が集まる結果に。次回以降のレポート作成時に良いところを取り入れてみて下さい。

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