一般

KCSで行われた一般的な事柄

「ゼロから作るDeep Learning」輪読会を開催しました

AI班で8月7日〜10日にかけて「ゼロから作るDeep Learning」の輪読会を行いました。
全員が自分で読んできて、各自の担当範囲をスライドでまとめて発表するという形式で開催しました。
時間の都合で実装はできませんでしたが、コードを読むだけでも理解が深まったので良い本だったと思います。

dlscratch

深層学習の初心者がほとんどでしたが、一冊読んだことで概観が分かってくれたと思います。
誤差逆伝播法やCNNなどは初めてだと分かりにくいかと思いましたが、本の解説が分かりやすいこともあり順調に進めることもできました。
分からないところを輪読会で質問しあって解決できたことも多くあったので、この形式は良かったと思います。

今後は三田祭に向けてTensorflowを用いた実装の勉強をして行く予定です。

2017年度Blender講習会総括

どうも、初投稿です。

KCSでは今年の4月から5月に掛けて新入生向けの講習会を多数開きました。この講習会は、ある意味KCSの目玉ですので、しっかりとやっていかねば。責任感割と重大でした。

反省も兼ねて今年の講習会の総括を行います。

 

講習会について

講習会は概ね以下のような流れに沿って行いました

  1. 簡単な動物(ペンギン)のモデリング
  2. テクスチャペイントやマテリアルの編集
  3. レンダリング設定など

うねうね

(製作途中図)

Blenderは特にモデリング作業において、覚えるべき操作やショートカットが沢山あるのでまずはそこに重点を置いて講習会を行うようにしました。講習会は教室を借りて行うことが多いため、教室前方にある白板などを活用しました。反省としてはやはり、いちいちテキストを参照していてはどうしても効率が悪くなってしまいがちですので早見表のようなものを作った方が良いという点です。

中間期間はめっきり人が減ってしましましたが残った人に対して以下のような講習を行いました

  1. 人体モデリングの手法
  2. メッシュの流れ(トポロジー)を意識したモデリング

人体モデリングは独学でやるにはかなり敷居の高い分野だと個人的には感じております。そのため、そのイロハを教えることができたのはとても良かったです。来年度も継続して行っていきたいものです。

 

Blender講習会は毎週火曜日に行いました。最初は10人程度集まっておりましたが、どうも放課後ということで都合の付きづらいことが多いらしく参加者全員集まるという機会はほとんどありませんでした。また、五月中旬は中間試験のためめっきり数を減らしました。こればかりは、毎年の傾向で対処の難しい課題ですね…。どうにかして改善していきたいですが。

講習会の内容としては、自作のテキストを使って簡単なシーンを作ってレンダリングするというものでした。テキストこそ70ページを超える内容でしたが正直伝えたいことは3割程度しか載せられませんでした。時間と語彙力が沢山ほしい次第です。

講習会の形式としては、軽く講義を行ったあと、各自の自習を行う形式でした。少人数の講習会であったため、TAの手が足りないといった事態は避けられましたが、テキストの内容をもっとわかりやすく書いていれば、質問も減ると感じたのでフィードバックとして改善していきたいです。

 

また、KCSでは内部のSNSとしてSlackを活用しています。そこで、講習会で行った内容などを共有するなどしました。他愛のない談笑も行ったりしています。

談笑の図

上図…他愛のない談笑の一例

テキストについて

自作のテキストを用いました。このテキストは技術書典2への出展を兼ねていたため誤字誤植等が無いよう最大限細心の注意を払って制作を行いました。しかし、主に自分の知識不足が原因ですが様々な改善点などが見つかりました。人に教授する目的で自分の知識も向上できる、知識確認と向上の良い機会だとつくづく感じました。

また、個人的に所有していた以下の市販の本も参考資料として使用しました。

MikuMikuDanceキャラクターモデルメイキング講座―Pさんが教える3Dモデルの作り方

Blender 2.7ガイド&3DCG基本作品制作

講習会自体には関係ありませんが講習会途中に出版されたBlender標準テクニック ローポリキャラクター制作で学ぶ3DCGも非常に充実した内容で、今後の講習会に生かしていきたい内容が多い印象でした。(もっと早く出版されていれば…!)

その他

食事したいですね。1対1で話をした方が捗りますし。

 

関係ないですが、代表のお金で焼肉が食べたいです。

2017年AI講習会総括

こんにちは。さんこです。

Unity講習会に続いて、AI講習会についても反省をします。

今年のAI講習会は機械学習の基礎から深層学習の入門を行いました。

全体の内容について

機械学習の基礎の基礎を知っておくことは重要だと思うのですが、やはり初めから数学的な話をするのはつまらなかったかなと思いました。
次年度以降は機械学習の基礎の部分は本当に軽くやるくらいが良いかもしれないですね。

テキストについて

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」という本を参考にして書きました。
基礎の基礎の内容にとどめつつ、機械学習の概観が掴めるようにしたつもりです。
演習問題も少しですがつけて、Pythonと機械学習の実装の練習としました。

反省としては、量が多かったと思います。
入門講習会で欲張りすぎないほうが良いですね。
実装を増やしたほうが楽しめたと思います。

講習会について

人数は新入生だけだと最初の10人から最後は5人程度まで減りました。
少し込み入った話を急いでしすぎたと思います。
5限後ということで眠そうな人が多かったですね。
僕も眠かったです。

基本的に講義が中心になってしまったのも良くなかったです。
講義を聞くのは意外と疲れますよね。
僕も疲れました。
講義形式が効率が良い気もしなかったので、割り切って自分で本を読む時間を取ってもよかったかもしれないです。

その他

たまにはみんなでご飯を食べるのも良いと思います。

まとめ

  • 内容は少なくて良い
  • 自習形式で良い

2017年Unity講習会総括

こんにちは。はじめまして。
mo-takusanです。

KCSは今年度、4月から6月にかけて主に新入生に向けて様々な講習会を開きました。
本記事ではその中でもUnity講習会について、反省などをつらつらと書いていきます。

まあ大抵の人は興味ないかと思われますが、こういうの書かないと何も活動していないように見えますしね…

さて今年度のUnity講習では、以下のような簡単なアスレチックゲームを作成することを目標に取り組みました。

2017-08-01_12h03_34

ぶっちゃけ公式チュートリアルの「玉転がし」の延長です。非常に単調なゲームでしたが、それだけにUnityの基礎はだいたい抑えられたと思います(Instantiateとか抜けているのは本当に痛手でしたが…)。

前置きはこのくらいにして順番に反省していきたいと思います。

テキストについて

今回は技術書展2への出展も兼ねていたのでできるだけ 丁寧、読みやすい、網羅的 になるように心がけました。
また、要所要所に課題を付け、今まで習ったことを復習できる機会も作ることを意識しました。これは、テキストをできるだけ細かくに書いた分、「読めばわかる」という感じにはなった(と思う)のですが、逆に、考えて取り組まなくなる恐れがあったためです。実際新入生は苦労していた様子でしたが、上級生が手伝いながらこなしていました。

もちろん反省点もありました。まず一つは誤字が多かったことです。もちろん仕方のないことではあるのですが、スクリプト部分での誤字は致命的でした。もう一つはコード上の欠陥によって、正しく作成しても動かなかったことです。これはもう悪夢。急いで作成し直しました。
あれもこれも結局はデバッグ不足が原因でした。実は「これで動くだろ」という安直な考えで一度も試すことなく書いた部分がいくつかあり、そこが見事にバグったのです。これデバッグ以前の問題では…

講習会について

初めから最後まで10人満たない程度の人数で活動しました。人数があまり減らなかったのは良かったのですが、もっと集まると思っていたので(昨年は30人であったため)、宣伝が足りなかったのかもしれません…。

さて講義の進め方ですが、本講習会は自学自習形式を取りました。講義の流れはこんな感じでした。

 

軽い挨拶

今日のポイント

自習(適宜質問)

今日のまとめ

 

一年生にとってどうだったかは後程アンケートを作成しようと思いますが、個人的には良かったです。というのもこの講習会というのはサークルとして必須なのですが、その性質上、上級生は恩恵を受けづらいのです。そのため、毎度講義形式をとるとリソース不足に加えて、モチベーションの低下が著しくなってしまいます。もちろんいくら用意が少なくて済むからと言って「今日のポイント」や「今日のまとめ」をその場で作成するのはやめましょうね。さらに自習形式にして、必要な時に質問をしてもらったため、新入生も多分自ら学ぶ姿勢になりました。あと質問によって新入生と一対一で会話できたので楽しかったです(小並感)。

さらに、5月の中ごろからはまとめの内容をSNSで共有することを始めました。内容はこんな感じ

本日は4章をやりました
☆コルーチン
Updateメソッドによる更新から外れた処理をしたいときに使用するもの
IEnumrator メソッド名(引数){
処理
yield return ~
処理
}
のように記述する。
~の部分には以下のような記述が可能
null…次のフレームに処理を行う
new WaitForSeconds(t)…t秒後に処理を行う
☆レイ
あるオブジェクトから見えない光線を飛ばし衝突したオブジェクトの情報を得るもの
今回は以下のような記述をしてメインカメラからレイを飛ばしてクリックしたオブジェクトの情報を得るようにした
①Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);
->MainCameraというタグのついたカメラからレイを作成する
②RaycastHit hit;
->光線が衝突したオブジェクトの情報を入れる変数の定義
③if(Physics.Raycast(ray, out hit)){処理}
->Raycast->衝突した場合trueを返すメソッドで衝突したオブジェクトの情報をhitに入れる

これは、毎回フルメンバーで講習会を行うことができないので、来れなかった人たちが復習しやすいようにするためです。
ただこれも毎回はできていませんでしたね…。モチベーション維持って難しい。

 

その他

そんな中でも一番悔やまれるのが講習会後の食事会でした。初めて企画した際には思いのほか集まってうれしかったのですが、何も考えずに店に直行したら人数多すぎて見事にはじき返されました。人数が決まったらその時点で店に予約を入れるだけでも全然違うと思います。

まとめ

とにかく来年度に向けて気を付けてほしいことを最後にまとめておきます。

  • デバッグはしっかりする
  • その日の講習会でやる内容はあらかじめ決めておく
  •  食事会は計画的に

うーん、割と考えればわかりそうですが、当事者になってみるとうまくいかないものです。できればワンマンで行うのではなく、みんなで一つの講習会ができるといいですね。

 

最後に

本講習会で使用したテキストはここにあります。気になる人は見てみてください。

AI班の記録(2017年5月10日)

AI班では4月から主に新入生向けにAI入門講習会を開催しています。
今日は講習会を一休みして、現在のAI技術の発展やAIの勉強方法について知ってもらう回になりました。

ai20170510

また、今年度はAI班も三田祭に向けて制作を行うことになりました。

最近の深層学習の紹介

以下のような深層学習の成果に関するYoutubeの動画を紹介しました。

  • モーションキャプチャ
  • セグメンテーション
  • モーション生成
  • 物体認識
  • 音声認識
  • GAN
  • 画風変換
  • SLAM
  • 自動彩色
  • 注視GAN
  • 超解像
  • トラッキング

AIの勉強の楽しさ

理論と実装を並行して学ぶ方法や、最新の論文を実装した例などを紹介しました。

講習会後の活動について

AI講習会後は主に画像認識に関する勉強をしていくことにしました。

AI班の紹介

慶応義塾大学のコンピュータサークルKCSのAI班では人工知能の理論や実装を勉強をしています。4月からは初心者向けAI講習会も開催中です。

AI班のTwitterはこちら
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人工知能に関する記事は「Tagged: 人工知能

第2回・第3回KCS定例会(LT会)を開催しました

4月15日、22日に2017年度第2回・第3回KCS定例会を開催しました。
今回も第1回と同様にLT形式で1人5分で発表をしました。

新入部員に向けた2年生以上の部員の活動紹介を中心に行いました。

lt20170422

発表内容

空欄になっている部分は題名が共有ファイルに投稿されていないだけで、発表はされています。また、右に「スライド」とかいてあるものについては、発表で使用されたスライドが公開されています。
第2回定例会では8人、第3回定例会では13人が発表しました。

4月15日
時間内容スライド
15:10SlackとGoogle Appsたのしいスライド
15:20ゲームエンジンとかホラゲとかラビットハウスとか
15:30話事無死亡
15:40concrete5 の紹介スライド
15:50ドット絵講座スライド
16:00
16:10ー休憩ー
16:20新規パズルゲームプロジェクトの企画スライド
16:30ブラウザのアドオン作ってね(1分弱)
4月22日
時間内容スライド
15:10AIを作ることと理解することスライド
15:20
15:30
15:40昨年度の活動報告スライド
15:50しくじりKCSスライド
16:00任意の人間はAdobeを買うべきという話
16:10ー休憩ー
16:20コンパイラ―ソフトウェアを作るソフトウェア―スライド
16:30PCのバックアップを取りましょう!
16:40Brain Computer Interface使ってなんかやる(あとでたぶん題名変えます)
16:50
17:00KCSでの活動解説
17:10verilogで作る自作クソCPUとそれのためのクソ自作アセンブリ言語
17:20

技術書典2に出店します!(お-15 KCS)

Twitterでも何度か告知しましたが、KCSは技術書典2で3種類の入門書(電子書籍)を販売します。電子書籍での販売なので、PCでもスマホでも見ることができて便利です!

出店場所は「お-15」です。ぜひお立ち寄りください!

この記事では少し詳しく各書籍の説明をします。

KCSでまなぶ Unity入門

Unityは主にゲーム制作をするためのツールです。KCSでのゲーム開発はほとんどUnityを使って行われています。その経験を生かして初心者でもイチからUnityでゲームを作ることができるように入門書を作成しました。

本書では実際にアクションゲームを作りながらUnityの使い方を実践的に学ぶことができます。画像をふんだんに活用した分かりやすい書籍で、KCS日吉代表渾身の130ページを超える大作です。

(サンプル画像)
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人工知能入門 機械学習・深層学習基礎

AI班もKCSの主要な活動のひとつです。いまは空前のAIブームと言われていて世間の関心も高い分野ですが、実際に学んでみると難しい部分も多くあります。今回は高校数学のみを前提知識としてAI(機械学習)の基礎的な部分をわかりやすく解説しました。Pythonの入門からカバーしており、全くの初心者から学べるように作ってあります。演習問題も豊富です!

(サンプル画像)
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はじめてのBlender超入門

Blenderは3Dモデリングをするためのツールです。KCSでは例えばゲームで使用するモデルなどを部員が作るということも盛んに行われています。この書籍ではペンギンのモデルを作成する過程を学びながらBlenderの使い方を習得することができます。こちらも画像がたくさんあって分かりやすい上に、巻末にはこの入門書の次に読むべき著者の推薦書籍も載せています!

(サンプル画像)
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スクリーンショット 2017-04-04 0.07.51

さいごに

これらの入門書は4月からKCSの新入部員向けに行われる講習会で用いられる資料となっており、KCSが自身を持ってオススメできる書籍です!技術書典2にお越しの際には「お-15 KCS」にお立ち寄りください!

4月10日追記

技術書典2が終了しました。KCSブースに来ていただいた方、購入していただいた方、ありがとうございました!
書籍についてお気付きの点などありましたらTwitter(@kcs1959)または本サイト右上の「お問い合わせ」よりご連絡ください。

AI班の記録(2017/03/29)

今回はハミルトニアンモンテカルロ法の説明のために、サンプリングの基礎から詳しく説明がされました。

ai20170331

ある確率分布に従うようにサンプルを取得する方法です。アイデアは単純ですが、複雑な確率分布についてサンプリングを行うことは非常に難しい課題です。多次元に対応したり計算効率を向上するために様々な手法が提案されてきました。


AI班の紹介

慶応義塾大学のコンピュータサークルKCSのAI班では人工知能の理論や実装を勉強をしています。4月からは初心者向けAI講習会も行います!新入部員募集中です!

AI班のTwitterはこちら
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人工知能に関する記事は「Tagged: 人工知能

AI班の記録(2017/03/22)

今日は3つの発表がありました。

ai20170322

Random forest の解説

代表的な集団学習の手法であるランダムフォレストの解説です。


Phonetic Posteriorgrams for Many-to-One Voice Conversion without Parallel Data Trainingの紹介

声質変換においてパラレルデータ(同じ内容を話している音声データ)が必要とせずに、あらゆる人の声をある一人の声に変換する手法の紹介です。


Outrageously Large Neural Networks:The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layerの紹介

巨大なニューラルネットワークを構成するときに疎のゲートと大量のエキスパートを持つ混合エキスパート層を導入することで計算量を少なくする手法の紹介です。


AI班の紹介

慶応義塾大学のコンピュータサークルKCSのAI班では人工知能の理論や実装を勉強をしています。4月からは初心者向けAI講習会も行います!新入部員募集中です!

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脱出ゲーム(新歓バージョン)近日公開予定!(追記あり)

(2017/4/2追記) 以下にて公開開始しました!(PCブラウザのみ対応) https://kcs1959.jp/dassyutsu2017

こんにちは、GMAです。

近日以下のゲームを公開予定です。

KCS新歓用
※画像は開発中の画面です

なんとなく見覚えのある方は鋭いですね。このゲームは2015年度の三田祭の為に作られた3D脱出ゲームです。昨年UnityがWebGL書き出しに対応し、そろそろホームページにもゲームをアップしたいなと考えていたので、新歓期に合わせてこのゲームを公開することとなりました。

ただ、折角の新歓ですので、オリジナル版にあった通常モードに加えて、今回新たな新歓特別モードを追加しました!このモードは、

  • KCSにちなんだ完全新作の謎解きが楽しめる!
  • KCSや慶應大学に関する様々な豆知識が学べる!
  • 遊ぶときっとKCSに入りたくなる!

という新歓期にとてもぴったりなモードです!

新モードの追加以外にもグラフィックのリファインや操作の改良など、2015年版から様々な箇所に手を加えていますので、遊んだことがある方も無い方も是非挑戦してみてくださいね!なお、このゲームはこのページやトップページに公開予定です。

それでは。