The exercise contents of DeepLearning Basics are now available for free.

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. こんにちは、広報の清水です。 松尾研究室で、2019年3月にイギリスの人工知能・ロボットに関わる研究機関や企業を訪問する海外研修を実施しました。 今回は、その研修の様子をお伝えします。   【行程】—————————————————- 3月11日 ロンドン Lloyd’s of London・JR東海ロンドン事務所・JETRO訪問 3月12日 オックスフォード・ロンドン オックスフォード大学見学・Oxford University Innovation・SMAP Energy社訪問 3月13日 ロンドン Imperial College London Robot…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. こんにちは、広報の清水です。 先日の「DL輪読会・DLHacksオープン勉強会」開催の様子をお伝えします。 DL輪読会とDLHacksは、互いの知識を深めることを目的に東京大学松尾研究室のメンバーが中心となって毎週持ち回りで発表をする勉強会です。(紹介記事はこちらから→DL輪読会・DLHacks) 輪読会:Deep Learningに関する最新論文について発表。(毎週金曜9:00開催) DLHacks:DeepLearningの実装力に焦点を当て、最新論文の実装やその他Tipsを共有。(毎週月曜19:00開催) 通常は過去授業・講座の受講者か紹介のみでしか参加できませんが、 「授業や講座に参加したことがないけれど、とても興味ある」 「一度参加したけれどその後行きそびれてしまっている」 といった方向けに2018年度で人気の高かった内容を再度発表する場を設けたいとなったことがきっかけです。 イベント参加者はCompassにて募集しました。 募集開始時より沢山の方からご応募をいただき、急遽定員を90名から140名に増枠。 場所も倍の人数が入ることのできる講義室に変更しましたが、最終的には応募者数は400名を超え、多くの方がDeep Learingを学ぶことに意欲的であることを実感しました。 開催後となってしまいましたが、抽選で洩れてしまった方にはこのブログにて心からお詫びを申し上げます。今後のイベントの参考にして参ります。 DL輪読会、DLHacksからそれぞれ2名が発表しました。 DL輪読会 鈴木 雅大 東京大学 松尾研究室 「深層生成モデルと世界モデル」 【発表内容】 鈴木さんが中心となって開発した深層生成モデルライブラリ「Pixyz」に関しての記事はこちらからご覧ください。…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 人工知能研究において画像や文書,音楽などを生成する「生成モデル」に注目が集まる中、昨年秋に公開された深層生成モデル実装用ライブラリPixyz。 今回は、中心になって開発した松尾研研究員の鈴木雅大さんにPixyzについてお話を伺いしました。 昔から「ロボットの頭脳を人工知能によって実現したい」という夢があり、大学3年生の時に機械学習と出会いました。 そして、北海道大学の情報系の学科を卒業し、博士1年で松尾研に所属しました。 当時、深層学習(Deep Learning)が今ほど注目を集めていない時期から深層学習が大きな可能性を秘めていると仰っていた松尾先生に共感を抱いたのが松尾研を志望したきっかけでした。 現在は松尾研の研究員としてマルチモーダル学習と深層生成モデルの研究を進める他に、DeepLearning基礎講座を始め教育に関わることも多いです。 ※マルチモーダル学習とは・・・複数種類のデータを入力とし、統合的に処理する機械学習。 「Pixyz」とは Pixyzは深層学習の中でも「深層生成モデル」と呼ばれる枠組みを簡単かつ汎用的に実装するためのライブラリです。 深層生成モデルは生成モデルを深層ニューラルネットワークで構成したものなので、まずは生成モデルの説明をします。 生成モデルとは,簡単にいうと「今あるデータがどのようにできたのだろうか?」ということに着目し、それ(データの生成過程)をモデル化しようという枠組みです。これまでの深層学習研究の多くは、データを「分けること」に着目してきた訳ですが、生成モデルはそれとは対照的なアプローチです。 生成モデルをデータから適切に学習できれば、本物のデータとよく似た新しいデータを「生成」することができます。また生成モデルは学習したデータの生成過程を分かっているので、「異常検出」や「ノイズ除去」といったことも可能になります。 生成モデルは通常確率モデルとして設計されるのですが、最近ではこの確率モデルとして深層ニューラルネットワークが使われるようになっており、ネットワークの表現力のおかげで、より高次元かつ大規模なデータを学習できるようになりました。これが深層生成モデルです。 Pixyzの公開前は、利用する人は非常に限定的だと思っていたので、そこまで反響があるとは思っていませんでした。しかし、Twitterで告知後に想定以上の反響をいただき、大変驚きました。 PyTorchベースの深層生成モデル実装用ライブラリ「pixyz」を公開しました.https://t.co/1Icd6xpxAI「様々な深層生成モデルを統一的に記述できる」「数式から簡単に実装に落としこめる」ことを目標に開発を進めてきました.pixyzにはこれらを実現する独自の機能がありますので,是非ご覧ください. — masa (@szk_masa) November 11, 2018…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 前回に引き続き、今回はもう一つの松尾研が主体で運営している勉強会「DLHacks」についてご紹介したいと思います。 ◼︎ DLHacks概要 前回の記事で紹介した「Deep Learning輪読会」が理論に焦点を当てているのに対して、「DLHacks」は、Deep Learningの実装に焦点を当てた勉強会です。 Deep Learningの研究では、「理論」だけ詳しければいいわけではなく、様々なアルゴリズムを実装する「実装力」が必要になります。「Deep Learningの勉強会は得てして論文共有会になりがちだが、Web開発の勉強会同様、実装に重きを置いた勉強会があってもいいのでは?」という思いから、2017年8月にDLHacksは立ち上げられました。毎週月曜19時に研究者・学生・社会人の有志が集まって行っており、これまでの開催数は50回を超えています。 活動内容としては、毎週持ち回りで2〜3名が、最新の論文の再現実装や実装時のTipsを共有する「実装発表」、フレームワークやライブラリなどの紹介を行う「ライトニングトーク」を行っています。 今までにDLHacksで実装されたレポジトリの中には、Githubで500スター以上のものやQiita・Slideshareで注目を集めたものがいくつもあります。 ◼︎発表スライドのTwitter表示回数ランキング 輪読会で発表されたスライドは随時SlideShereにてアップされます。2018年半期の中でTwitterの表示回数が最も多かった発表をご紹介します。 ※2019年1月22日までの「DL Hacks」Twitterアカウントより集計 5位 PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装 発表者:谷口 尚平さん 4位 CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 皆さんは松尾研が主体となって、主に研究者を対象にした定期勉強会を行っているのを知っていますか? 松尾研メンバーが中心となって運営する「DL Hacks」は、DeepLearningの実装力に焦点を当て、最新論文の実装やその他Tipsを共有する勉強会を毎週開催しています。 今回はその中のひとつ「輪読会」についてご紹介致します。 ◼︎輪読会概要 輪読会では、毎週金曜日の朝9時に集まり、Deep Learningに関する論文を紹介発表します。2014年に開始し、これまでの開催数は150回を超えます。 紹介する論文は毎回持ち回りで2~3名が担当し、参加者自身が興味関心のあるものを自由に選ぶことができます。 参加者は学生だけでなく、大手企業やベンチャーに在籍されている社会人もいます。業務でDeep Learningに携わる方や学生時代に関連の研究をされていて社会人になっても勉強を続けたい方など様々です。 そのため毎回多様な視点からの質疑応答が飛び交い、積極的に参加くださっています。 仕事の場所や学外などの都合で参加が難しい方は、参加者向けのFacebookグループでLive 配信も行っています。 ◼︎発表スライドのTwitter表示回数ランキング 輪読会で発表されたスライドは随時SlideShereにてアップされます。2018年半期の中でTwitterの表示回数が最も多かった発表をご紹介します。 ※2019年1月22日までの「DL Hacks」Twitterアカウントより集計 5位 `強化学習のための状態表現学習 -より良い「世界モデル」の獲得に向けて- 発表者:松嶋 達也さん 4位 Life-Long…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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こんにちは、広報の清水です。

4月に入って東京大学構内では新入生のフレッシュな姿が見られ活気付いていますが、当研究室でも6名の新しい運営メンバーを迎えました。

職種はバックオフィスや事業企画など様々で、前職でも活躍されていた方ばかりなので私たちも背筋が伸びる思いです。

キックオフミーティングでは、松尾先生より「ここがおかしい松尾研」と題して日本における研究室のあり方を変えようとする当研究室の運営方針をユニークに紹介。その他にも「今後の動向」や「それぞれに期待すること」などのお話もあり、皆さん挑戦意欲に満ちた表情で聞いていました。

新しいメンバーと一緒に松尾研を盛り上げていきたいと思います。

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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桜もちらほら咲き始めた3月19日、当研究室から旅立つ卒業生・退職者8名の新しい門出を祝う卒業パーティーを開催しました。
思い出話や研究の話で盛り上がり、とても和やかでアットホームな雰囲気でした。

会の最後には、Matsuo Labとそれぞれのイニシャルが刻まれたボールペンが卒業・退職者の方へプレゼントされるサプライズも。

大手企業、スタートアップ、研究者・・・と皆進む道は異なりますが、「松尾研究室」で学んだことを活かし大きく羽ばたいてくれることを職員一同願っています。

引き続き当研究室で研究を続ける方もいますが、新しいフィールドに立つ皆さんともいつか何かのプロジェクトでまたご一緒できる機会があれば嬉しいですね!
ご卒業おめでとうございます。

データサイエンティスト養成講座・GCI5期生募集開始

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東京大学の学生を対象としたデータサイエンティスト養成講座、【グローバル消費インテリジェンス寄附講座】(通称:GCI)を本年も開講致します。

本研究室が主体となって運営しており5年目を迎え、より知識・技術が共に身につく講座となっています。

詳しくはこちら

受講締め切りは4月6日です。

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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当研究室が主体となって運営する「第2期社会人一般向け Data Science Online Course」の修了式及び懇親会を行いました。
今期は900名を超える応募があった人気の講座です。
優秀生によるプレゼン発表は、他の受講生から次々に質問が飛び交い、大いに盛り上がりました!
第3期開催が決まりましたらこちらでも告知致しますので、どうぞお楽しみに。

◼︎詳細はこちらから

http://gci.t.u-tokyo.ac.jp/%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E4%BA%BA%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%90%91%E3%81%91-data-science-online-course%E3%81%8C%E7%B5%82%E4%BA%86%E8%87%B4%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F-2/