【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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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

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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

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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…

【東大松尾研】2018年の活動報告

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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。 あっと言う間に今年も残すところあとわずかとなりました。 松尾研では今年もディープラーニングの研究・教育・社会実装・啓蒙に励み、エンジニアや運営スタッフなど人も増え、とても賑やかな研究室になっています！ そこで、今年の松尾研を少し振り返っていきたいと思います。 前半に多くのリリースがありましたね！ そこで今年松尾研内外で話題となったトピック4つを改めてご紹介します。 1.「Deep Learning」の日本語翻訳版（Goodfellow他著）出版 深層学習の研究で著名なGoodfellow氏やBengio氏らによって書かれた、深層学習の勉強のための決定版ともいえる教科書を松尾研が主体となって翻訳致しました。 2017年の事前のオンライン公開（現在は公開停止）でも話題となっていましたね。 松尾研の翻訳チームを取りまとめていた特任助教の岩澤先生にもコメントいただきました。 特任助教　岩澤 有祐 「今回の本は松尾研が主催している勉強会に参加していたメンバを中心とした翻訳チーム、数多くの方のサポートもあって出版することができました。進展の早いDL研究ですが、その基礎は本書で扱っている線形代数や機械学習、および基本的なニューラルネットに関する長年の研究に支えられています。本書が、そのような基礎知識の習得の一助となれば幸いです。」 ◆書籍ご購入はこちらから ◆松尾研が中心となって運営する勉強会「Deep Learning.jp」にて輪読資料を公開中 2.「DL４US」「授業の演習コンテンツ無償公開」などの教育活動 松尾研の人気講座の演習コンテンツが２つ無償公開致しました。「え？これが無償で勉強できるの？」と数々のブログでもご紹介いただいています。 ◆GCIデータサイエンティスト育成講座 東京大学で開催中のグローバル消費インテリジェンス寄附講座におけるデータ解析パートのコンテンツです。 ◆Deep…

【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。

【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/

【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. 特任研究員　岩澤 有祐 プロフィール 2012年 上智大学理工学研究科情報学領域を卒業 2014年 上智大学理工学研究科理工学専攻情報学領域を修了 2017年 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士後期課程を修了（学術振興会特別研究員DC1） 2017年より、東京大学松尾研究室 特任研究員 ◼︎研究内容 機械学習/深層学習のIoTへの応用（現在、特にプライバシー、耐故障性、消費電力などを考慮した深層学習モデル） ウェアラブルセンサによる行動認識のための表現学習（博士） 車いすセンシングを利用した路面アクセシビリティ情報の自動収集システム（修士） いつか死ぬなら教育に携わって死にたい 松尾研では、学生の研究指導をメインに行なっています。僕自身は松尾研に来る前は、上智大学で別の研究室に所属していたのですが、とある海外シンポジウムで松尾先生と出会ったことがきっかけで、松尾研に参加しました。以前の研究室では「障碍者支援」がメインテーマで、その中で人工知能についても研究をしていました。特に機械学習、データ分析に関する興味関心は高かったです。例えば、車椅子に取り付けたセンサーで車椅子に異常がないか把握する、など町の情報を可視化するプロジェクトを行なっていました。今でも定期的にフィードバックを行なっていて交流がありますね。 僕自身、実は研究者になりたいと思ったことは一度もなかったんです。実際、就職活動もしていたのですが、活動中に「いつか死ぬ自分のために何故頑張って就活するんだろう？」という疑問が湧いて来まして（笑） 最終的に数社から内定もいただきましたが「どうせ就職するなら人の成長に関わることがしたい」という結論に達しまして、大学教授を目指していました。前の研究室の先生も松尾先生も好きだったことも影響しているかもしれません。 「支えるマネージメント」で自走できる学生を育てる 今は７名程度（学部生、修士、研究生含めて）のチームをマネジメントしています。僕自身は、自身が手を動かして開発するというよりも開発メンバーの技術面でのサポートを中心に行なっています。あくまで研究・開発するのは学生たち、です。 特に松尾研の分野は、若い人の方がとても優秀です。ただ、経験がない。なので、基本は好きなことに向かって走らせてあげつつも、ひとりではできない部分にいち早く気がついてフォローしてあげられることを大事にしています。…

【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。本年も松尾研をどうぞ宜しくお願い致します。 さて、年末年始のテレビ番組でも目覚ましい発展を遂げている中国 深センの特集が取り上げられていましたが、毎年恒例の研究室旅行でも昨年11月に深センに行き、何社か企業訪問をしました。 その中で既に当研究室と技術交流のある世界トップレベルの研究機関「Tencent AI Lab」の訪問レポートを今回はご紹介致します！ 「Tencent AI Lab」とは 1998年11月11日に馬 化騰(Pony Ma) たちが 広東省深セン市のSeg Science Park で設立した中国トップレベルのインターネットサービス会社。2004年に香港証券取引所に上場。 時価総額ランキングでは世界第7番目の大企業に。 機械学習、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理との四つの基礎研究、及びコンテンツ、ゲーム、ソーシャル、プラットフォームツールとの四つ分野への応用、そしてAIの意思決定能力、理解能力、創造力の向上に専念しており、”Make AI Everywhere”の実現へ躍進しています。 現在Tencent…