Qiita Advent Calendar 2017とか技術系の記事持ち寄りカレンダー的なサムシングで賑わう昨今皆様いかがお過ごしですか。私はようやく右肩の痛みが収まりつつあります。続くかどうかも不明ですが一人気ままに書いてみます。統一テーマは「情報工学科（知能情報コース）にまつわる何某か」。テーマ付けてなくないと言われても仕方ないぐらいの条件ですが、付けたもの勝ちだし。適当にハッシュタグ（#ieAdventCalendar2017）も付けときます。後で学科のscrapboxにリンク貼る予定です。 前置きはこれぐらいにして1件目の本題「ソースコードを効率良く読みたい（gtags編）」。 目次 1. これは何？ 2. 何ができるの？ …

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 …

新入生に紹介するのに良さそうなサイトが有れば教えて下さい！　という記事です。 「2次元美少女がPythonを無料レッスンしてくれる動画が公開～cvに上間江望さん起用」ということで久しぶりにpaizaを覗いてみたんですが、いつの間にかPython 3.4にも対応してたんですね。紹介されてたpaiza learning（動画学習）は「1テーマあたり数分程度の動画説明->ブラウザ内で演習」という流れで進むので、割りと良さ気です。ただし欠点もあって、課題が正しく動いてるかどうかを自動でテストしてくれるのですが、そのテスト内容が全くわからず、「テストに失敗した」ぐらいの情報しかもらえないので、どこをどう改善したら良いのかについての検討材 …

卒論＆修論シーズンになると毎年言ってることですが「ストーリーのない論文」ほどつまらないものはないです。別の言い方をすると「ストーリーがないテーマにどんな意味・意義があるのか理解できない」です。如何にそのテーマが面白いのか、語ってください。単に小説（物語文）のように書けば良いというものではありません。タイトルから推測される目的・目標がズレないように関連研究を示しつつ何が新しい点なのかを示しつつ、その重要性を訴え、それを実現するためにどのような手段をとったのか、その結果わかったことは何か、実現できなかったことは何か、構造立てて論理的に語ってください。 やればできる　卒業論文の書き方 卒業論文の書き方 とか色々参考になるページはあります。 …

前に書いた地図を作ろうをもう少し真面目（？）に書き直してみました。 振り返りサマリ（地図）製作のススメからダウンロードできます。やけに脚注が充実しているように見えるのは気のせいです。研究活動をターゲットにしていますが、比喩的に書いてる内容が多いので「新しいことを学ぶ」人なら誰にでも該当するんじゃないかと。これ自体が分かり難い地図だとか、ツッコミは随時お待ちしていますｗ

久しぶりのコラム記事。 ここ数日は新配属生らの興味キーワード関連の事例集をピックアップ紹介する記事作成してます。これ全部読め〜という訳ではなく、あくまでもアドバイス。「取りあえずやってみて」で丸投げするのも一つの方法で実際やってる部分もあるんですが、それとは別に「例えばこういうのがあるよ」と具体的な調べ方or実際の情報源を提示することで出発点や視点を増やす意味合いでやってます。例えば(不定期コラム) 機械学習 #ieryukyu_readingsみたいなやつですね。 あれこれ目を通して欲しいという気持ちもあるし、掘り下げて欲しいというのもあるし。新しい世界を歩むには何らかの方法で世界地図を作り上げて行く必要があるけれども、その方法は …

先日実験1のレポートチェックを終えましたが、今年ならではのという話ではなく、私が教員として大勢の学生を相手にチェックするようになってからずーーーーーーっと続いてる普遍的な傾向。つまりは例年やってるレポート指導。折角なのでまとめておこう。 傾向を大別して「一般的なレポートとしてのおかしさ」と「LaTeX文書としてのコマンド等のおかしさ」に分けてみました。 一般的なレポートとしてのおかしさ 悪い点まで含めて丸々コピペ。 先輩等含めて他人のレポート参照するのは推奨してます。理解して自分で書くなら。理解もせずにコピーするのは「コピー機」でしかなくて、何の勉強にもなっていないのだけど、高い授業料払ってそれで良いの？。電子ファイルは複製しやすい …

「何かしらの専門分野に関する読み物の紹介」第3段は、ややベクトルの異なる「分野」ですが1年次から比較的多かったキーワード「プログラミング」を取り上げてみます。 今回紹介するのは、プログラミングについて学べるサイト3件「ドットインストール」、「CodeIQ」、「CodingBat」です。 ドットインストール (3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト) トップページの解説文の通りですが、様々なプログラミング言語・データベース・Webサービス・iPhoneアプリ開発等々についての「3分動画集」です。講義形式に近いですが、好きなタイミングで動画を止めれますし、勿論戻ることも可能と良いことずくめ。講義でもやってるC言語 …

卒業研究を除外すると、情報工の講義／実験でアイデアを出すことが求められるのは以下の科目ぐらい？ 1年次: [ プロジェクトデザイン1 ] 2年次: [ プロジェクトデザイン2 | モデリングと設計 | 情報工学実験1, 2（の一部のテーマ）] 3年次: [ 情報工学実験3, 4（の一部の実験班） | プログラミング3, 4 ] これが多いのか少ないのかは分かりません。発想できるだけでもヨロシクナイし。（それだけで食っていく道もあるっちゃあるだろうけど） アイデアの出し方という点では、今年度からPD2でいくつかの手法を実際にツールとして使ってみるという演習をやってみました。それがうまく機能するかは「？」ですが、やらないよりは良いだろう …

前回のコラムから始まった「何かしらの専門分野に関する読み物の紹介」第2段として機械学習を取り上げてみます。 紹介ページ: 機械学習 はじめよう 今回紹介するのは「機械学習」です。機械学習そのものに限らず、ニュアンスが近い設定としての「人工知能」や単に「学習」というキーワードはマンガ／アニメ等でも出てきますね。耳にする事が少なくないキーワードですが、実体としては良く分からないことが多いのではないかと思います。 人工知能学会における説明としては「観測センサーやその他の手段で収集されたデータの中から一貫性のある規則を見つけだそうとする研究です．数学の統計の分野と強い関連があります．また，機械学習はAIの他のほとんどの分野で利用されていま …