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大学院

GCL情報理工学特別講義IVの3回目：深層学習を用いてAI実践

前半はデジタル画像処理の基本から応用までを講義頂き、後半は深層学習による画像認識手法CNNについて講義いただいた。ある画像をボケさせたり、逆に輪郭を際立たせたり、先鋭にしたり、枠取りすることも可能だ。学生時代には試行錯誤しながらトライしたことを思い出した。当時は考案できなかったけど、深層学習というアイデアは秀逸だ。

TED視聴：超音速旅客機の課題は騒音と燃費と軽量化。100年後には夢の飛行移動が可能だろうか。

ライト兄弟の飛行機の初飛行は1903年だ。まだ120年足らずしか経過していない。超音速の壁を突破するには衝撃波の問題を中心に解決すべき課題が多い。しかし、目指す姿が高速なのか、エコなのかはよく考える必要がある。個人的には、時速100kmぐらいで自由に安全にエコに移動できる飛行物体が欲しい。

TED視聴：違法な乱獲の放置は海の生き物の絶滅を招く。我々が行うべき5つの行動。

海の神、山の神に畏敬の念を抱いていた時代には人は謙虚だった。科学技術の発展が人類の驕りを助長した。人と海洋生物が共存できるように知恵を働かせるのは人類の責任だ。また、国際間のルールを無視して、傍若無人の活動をするIUU漁業も解決すべき課題だ。国内問題だけではなく、他国と連携して国際問題にも対峙する必要がある。

GCL情報理工学特別講義I(メディアコンテンツ)の第２回：メタバースで変わるビジネス

メタバースのサービスをNTTドコモがこの3月末から提供開始している。その実行部隊の最前線で指揮を振るのは大変な苦労もあったと思うけど、これまでに数々のプロジェクトを立ち上げた赤沼講師にとっては何度も乗り越えてきた壁で大したことは無かったのかもしれない。今後、日本でメタバースがどのように発展するのか楽しみしかない。

GCL情報理工学特別講義IVの２回目：深層学習時代のAI(その3)

講義の全てを網羅することは厳しいので、３回の投稿でカバーできる範疇に絞った。それにしてもこの世界は進化のスピードが加速している。より少ないデータからより高い精度を実現する自己学習型のSelf Supervised Learningの取り組みなどは特に面白いと思った。このレベルの深さと広さの講義を視聴できるのは嬉しい。

GCL情報理工学特別講義IVの２回目：深層学習時代のAI(その２)

画像処理の誤り率が2017年に2.3%まで減少している。これまで年間で3割ほど低下しているので、この傾向が続けば2022年の誤り率は0.55%、2030年には0.03%となる。誤り率はゼロにはならない。事実上のゼロをどのように設定するか、自動運転の積極利用をどのタイミングで踏み切るかは社会的な判断だ。

GCL情報理工学特別講義IVの２回目：深層学習時代のAI(その１)

2012年に開催された画像認識に関するコンテストに原田教授率いる東京大学のチームが３つのタスクのうちタスク３で優勝し、タスク１で２位と大活躍した。そして、そのタスク１で優勝したのがトロント大学のヒントン教授率いるチームで深層学習ブームの火付け役となった。その後はAIと深層学習がほぼ同義語で使われるほどに広まった。

TED視聴：イナゴの大繁殖の脅威と周期ゼミの神秘

イナゴの大量発生は大雨を契機にイナゴが増え、イナゴが密集するとフェロモンを出し合い、孤独相から群生相に変身する。赤信号みんなで渡れば怖くないと言う世界に変身して、周辺のものを食べ尽くす。同様に、13年や17年と言う奇数の年数周期で大発生するセミも興味深い。温暖化で局所的に発生する大雨の予期せぬ影響だと思った。

GCL情報理工学特別講義I(メディアコンテンツ)の初回受講はワクワク感しかない。

東京大学のGCL特別講座「メディアコンテンツ」の初回講座を拝聴した。ゲスト講師はVRゲームを先導するGMM gameの藤井室長だ。大事なことはビジネスプランとワクワク感だ。ポケベルやPHS、ガラケー、スマホと新しい潮流を作り出すのはその時々のJKだ。若い女性が夢中になるようなメタバースを創り出すことができるかどうか。