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「知性のルーツを発見する」がテーマのブログ。人工知能(AI)、プログラミング教育などの幅広いトピックを扱います。

今週のAIニュース

今週から隔週程度で、AI関連のニュースをいくつかピックアップしていきたいと思います。

1. SC17 - Green500の1~3位を独占したPEZY(前編)

news.mynavi.jp

日本が有するシンギュラリティの旗手であっただけに、今回の齊藤元章氏の逮捕は非常に残念です。
政治とは距離を置いた上で、齊藤氏の1日でも早い復帰を願っています。

 

2. グーグルの最新AI「AlphaZero」は、3つのゲームで人間を超えた──その実力と「次のステップ」

wired.jpAIが人の真似をして作り上げたアルゴリズムよりも、AIが独自に一から作り上げたアルゴリズムの方が優っていたという事例ですね。
いくつかの領域ではAIがヒトを凌駕することは明白なので、慎重さは必要かと思いますが、ヒトが担当していた領域をAIに移行していく流れになるかと思います。

 

3. 機械学習のトップカンファレンスで繰り広げられる、AI人材争奪戦

www.technologyreview.jpAI関連の人材の争奪戦が激化しているようです。
「年俸が30万ドルを超えるのは普通で、ときには100万ドル台になることもある。」とあり、これがどこまで本当かはわかりませんが、AI人材の需給バランスが崩れているのは確かなようです。

4. モナ・リザの微笑み:DNAナノ構造体の大規模な自己集合体に再現されたダ・ヴィンチの名作

www.natureasia.comDNAの自己集合で作られた8704ピクセルのキャンバス上に描かれたモナ・リザが、Natureの表紙を飾っています。
ナノマシンを作り出し制御する技術が発展すれば、シリコンベースの半導体を超えるとんでもないコンピューティング能力が誕生しそうな気がします。

 

5. バトルのアルゴリズムと大会の結果

news.mynavi.jp

二足歩行自律型戦闘ロボットのアルゴリズムが解説されています。男の子の夢ですね。

 

ブラックフライデーでの好調もあり、Udemyの講座の受講生数がとうとう1万人の大台をを超えました。
Udemyの講師を始めた当初は、1万人にAIを教える講師、を目標にしていたのですが、想定よりも早く目標を達成することができました。
様々な形でサポートしていただいた皆様のご協力が前提の結果ですので、皆様には感謝の限りです。

これからもAIで世の中を面白くするために、教育、研究活動を継続していきたいと思います。

Udemyの受講生数が1万人を突破しました

世界最大の動画教育プラットフォーム、Udemyで受講生数が1万人を超えました。

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 Udemyの講師を始めた当初の目標は、”1万人にAIを教えること”であったのですが、その目標を想定よりも早く達成することができました。

これまでに公開した3つの講座は全て日本語によるものなのですが、受講生は45カ国にもわたります(97%は日本国内)。レビューは1500件程度もいただくことができました。

次回作は、iOSアプリ開発のコースになります。キャリアとしてはこちらのiOSの講師の方がずっと長いのですが、これまでに培ったノウハウをぎゅっと凝縮したものにしたいと考えています。

年内の公開を目指して鋭意制作中ですので、楽しみにお待ちください。ちょっとだけAIの要素が入ります。

次は”10万人にAIを教えること”を目標に、より知的好奇心を刺激し、想像力を喚起できるような教育コンテンツを制作していきますので、皆様今後ともよろしくお願いいたします。

Udemyメディアで「みんなのディープラーニング講座」が紹介されました

Udemyメディアで、「みんなのディープラーニング講座 ゼロからChainerとPythonで学ぶ深層学習の基礎」が紹介されました。

udemy.benesse.co.jp

受講生の数は間も無く250名を超えます。
様々な背景の方に、ディープラーニングを身近に感じてもらえると嬉しい限りです。

”みんなのディープラーニング講座”をUdemyで公開しました。

この度、新しくコースをリリースしましたので、お知らせ致します。
「みんなのディープラーニング講座」というタイトルの、誰にでも開かれたディープラーニング(深層学習)初心者向けの講座です。

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www.udemy.com

ディープラーニングとは、近年高い注目を集めている人工知能の一分野で、ヒトの神経細胞ネットワークを模倣したニューラルネットワークをベースとしています。
このコースでは、ディープラーニングの背景知識として必要なプログラミング言語Python、及び数値計算ライブラリNumpyを一から身につけることができます。
その上でディープラーニングの基礎を勉強し、少しずつ動作を確認しながらコードを書いていきます。
難しい数学は可能なかぎり避けており、プログラミング初心者にも対応しておりますので文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

このコースでは、ニューラルネットワーク用のライブラリChainerを使用します。
Chainerはシンプルで優れた機能群を持っており、初心者でも直感的にコードを書くことができます。
環境構築もとても簡単です。

Pythonの構文で簡単な一行を書くところから始めて、畳み込みニューラルネットワークの構築まで行います。
PythonとNumpy、Chainerの基礎を少しずつ抑えながら学習していくので、着実に知識と経験を身につけることができます。

「みんなのAI講座」で扱っていなかったディープラーニングを扱う講座なので、みんなのAI講座の続編的なコースになるかと思います。
もちろん、みんなのAI講座を受講していない方でも問題なく受講できます。

なお、大学レベル以上の数学や、非常に高度なディープラーニングの解説は行いませんのでご注意ください。
機種などの環境に大きく依存しますので、GPUの利用に関しては概要のみの解説となります。
Pythonの基礎などで、「みんなのAI講座」と内容が重複する箇所があります。その点も合わせてご注意ください。

このコースを修了した方は、様々な形でディープラーニングを応用するための下地が身につきます。
受講することで、深層学習の秘めている大きなポテンシャルに気づくかと思います。

この記事のリンクからは、92%Offのクーポンでで受講することができますので、ぜひご活用ください。

 

 

iOSと人工知能(AI) -GPU並列演算の仕組みと機械学習- というタイトルで、iOSDC2017に登壇しました

iOSDC2017に以下のタイトルで登壇しました。

iosdc.jp

スライドはこちらです。

speakerdeck.com

 発表の動画はこちらです。

 

内容は4章仕立てで、人工知能概要の解説から、AppleのMetalテクノロジーによるGPUを用いた独自AIの実装までお話ししました。

以下は発表原稿の全文です。

qiita.com

 

Twitter上での評判は以下の通りです。

 参加者の皆さんの人工知能に対する知的好奇心を刺激できたようで何よりです。
大学の講義や学会のようだという感想もあり、他の発表とかなり毛色が違う感じだったかもしれませんが、こんな発表があっても許されるのがiOSDCの懐の深さでもあるかと思います。

質疑応答もかなり熱かったですね。AIに関する専門的な質問も多く、iOSのカンファレンスとは言えAIの波が迫っているのを肌で感じました。

iOSDC、去年に続き今年も素晴らしいカンファレンスでした。スピーカーもスタッフも、オーディエンスもみんな生き生きとしているのがいいですね。可能であれば、また来年も参加したいです。

スタッフの皆様、オーディエンスの皆様に感謝です。