一般

KCSで行われた一般的な事柄

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。

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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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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。


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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。


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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。

AI班の記録(2017/03/13)

今回は2人が発表しました。

ai20170313

AI班ハードウェア領域

慶應大学天野研究室が参加しているプロジェクトの紹介を通じて、近年のトレンドであるハードウェアの最適化による学習の高速化・省電力化について紹介されました。


Unsupervised Image-to-Image Translation Networksの紹介

論文はこちら

教師データを必要としないGANの手法について説明されました。


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新春LT大会を開催しました

LT(Lightning Talks)とは,持ち時間5分という制約の中でプレゼンテーションを行うことです.

こんにちは.Kishiです.2月7日に行われた定例会の記事がまだなかったので書きます.この定例会では,今までの定例会と違ってLT形式を取り入れました.従来,各部員は定例会までに多くの研究開発を行うので,毎回定例会ではそれぞれの発表時間が非常に長くなり,そして会の終わるのが遅くなる傾向がありました.これをLT形式によって,メリハリをつけて内容を濃く,そしてたくさんの人が発表できるようにしました.

この様子はTwitterでも実況されていましたが,ここにも改めてそれぞれの内容を記します.

始めはCTFについてでした.CTF for Beginners 2016 Final @Tokyo参加レポートということで,CTF対策本を読んだ状態でどこまで戦えたかを報告していました.

2番目はUMU氏によるもので,秋学期に行った活動を紹介していました.難しくてここに自分が説明することはできません.新入生の方はKCSに入って,本人に聞いてみるとよいでしょう.

3番目は「Deep Learningってなんか凄そう」からの1年というもので,AIの分野紹介や入門書の選び方だけでなく,新規の分野の学習方法の提案もありました.

4番目はこの春に行われる初心者向け講習会の1つであるUnity講習会についてのものでした.新入生の方でゲーム作りに興味のある方は参加しましょう.

5番目はあまりにも安いVPSは危険であるというものでした.

(実況していた人の発表のためTweetなし)

6番目はHaskellにおける符号理論についての話でした.サーディナス・パターソンの定理により,代数的構造をHaskellで上手く扱うことができるというものでした.

7番目は話題のWallpaper EngineをWindows用に実装し,オープンソースで公開したというものです.デスクトップ上でローカルの動画だけでなく,YouTubeの動画を直接再生することもできます.(GitHubはこちら

8番目は講習会についてでした.重要なことなので何度でも書きますが,KCSは講習会に力を入れていますので,新しくKCSに入る方はぜひ参加しましょう.

9番目は前々代表によるUnityにFirebaseを導入した話で,これにより従来よりも手軽にUnityでオンラインゲームをマルチプラットフォームに実装できるというものでした.なお,実際に作ったゲームを用いて実演が行われましたが,前々代表は現代表に一瞬で負けていました.

10番目はPolymerを使ったWebアプリケーションの制作についての話で,有用なパーツを用いて快適にアプリケーションを構築していく様子が見られました.

11番目はVRFriendsというチーム制作のVR作品についての発表でした.着々と実装の進んでいる様子がわかりました.

12番目はGoogle Playで約10,000回ダウンロードされたアプリ,スピンアクションクリエイターについての発表です(自分が作った).実際にアプリを作って運用していくのは難しいというものでした.

ここからは複数発表したい人達による2周目,3周目の発表です.ここではグッドスタイン数列の話や,Hindley-Milner型推論の話,VRと脳波についての話,新たなゲームエンジンを作るという試みについての話など様々なものがありましたが,記事が予想以上に長くなったので,続きは実況Tweetをご覧ください.

今回の定例会では,コロプラから瀧田さんがいらっしゃいました.

AI班の記録(2017/03/06)

今回は3人が発表しました。また、商学部1年の方が1名見学に来てくれました!

ai20170306

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationの紹介

論文はこちら

Image-to-ImageのCNNを改良したU-Netの提案論文。生物分野ではデータが小さいことが良くあり、これを克服することを目的として提案されました。現在は様々な分野に適用されています。


TDAの概要と適用・有用性

TDA(Topological Data Analysis・位相的データ解析)の概要と、位相幾何学によってデータ解析や機械学習がどのような恩恵を受けるのかを紹介しました。


Depth Creates No Bad Local Minimaの紹介

論文はこちら

ニューラルネットワークの損失関数の非凸性を生む「深さ」と「非線形性」のうち、「深さ」に注目した論文です。線形の活性化関数で結ばれた層をどれだけ深くしても、全ての局所解は大域最適解と一致することが説明されています。


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AI班の記録(2017/03/01)

今回はGANの論文と、PRMLの10章が紹介されました。

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Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networksの紹介

論文はこちら

話題のGAN(Generative Adversarial Nets、敵対的生成ネットワーク)の複数の手法を比較し、
手法を組合せたり改良したりすることによって精度の向上を試みた論文です。


PRML10.1〜10.4 大域的変分推論法の紹介

PRMLの10章は変分法を用いた近似推論である変分近似法について書かれています。
変文近似法のうち、変分推論法(変分ベイズ)と呼ばれる手法の中の大域的変分推論法の紹介をしました。


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