方正株式会社

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社員が東京大学松尾研究室主催のAI実践開発講座を修了

18.07.06

 
 

弊社開発スタッフが東京大学松尾研究室主催のAI実践講座 DL4US を修了しました。
 
 

DeepLearning実践開発講座(DL4US)奮闘記

 

方正株式会社 H.F

 

DL4USは東京大学松尾豊特任准教授が主催する 高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンラインプログラムで、3年間で1000人のDeep Learning技術者を育成し、人工知能分野における日本の競争力を向上することを目的としています。昨年末、その第一期目の生徒を募集していることを知り応募、オンライン試験の後に合格できました。

1月末からオンラインによる授業が開始しましたが、2か月ちょっとの期間、毎週のレッスンと課題・研修レポート提出をなんとかクリアし、めでたく修了することができましたので、その間の体験談をレポートします。
第一期目DL4USのプログラム参加者は300名、修了者は167名ということでした。

 

週次で進むレッスン

「機械学習・深層学習のキソ」というLesson0からLesson7までの8段階のLessonを毎週こなし、最終的には研修レポートを提出するというものでした。しかも途中に2回の課題提出(実装結果)があります。日中は客先での通常業務をこなさなければなりません。夜間や休日の空いた時間を使っての学習となりましたので、思っていたよりもハードなものでした。

 
応用レベルの高度なLesson内容

振り返ってみてよくわかったのですが、Lesson0は何故ゼロかというと、実践前に習得しておくべき知識であり基本のキだからでした。最初から落ちこぼれないように関連書籍を買い込み、猛勉強です。Lesson1以降は全て応用的な学習内容であり、さらに毎週毎週がハードなものになりました。手書き文字認識、CNNの実装、RNNによる予測、RNNによる翻訳器実装、画像生成、ゲーム攻略など週次で与えられたテーマをそれぞれ一週間で理解・習得・クリアしていかなければなりません。クリアできなくても次の週がすぐに来てしまい、次のテーマが与えられますし、途中に2度の課題提出があります。課題提出は、Lessonで習得した技術を活かして実装結果を提出するというものです。2月、3月の2か月間は毎日のように学習に追われるという感じでしたが、課題提出の際は深夜までクリアするために格闘してました。

 
実践環境の問題
AIの実装には、ハードウェア含めそれなりのインフラ環境が必要になります。今回は講座側で用意したGPU環境を一人一台ずつ利用することができました。独立した環境であり、他の受講者との影響は無いという事でしたが、時によっては求めた処理がなかなか進まなくて終わらないこともありました。多くの受講生が同時に同じ課題に取り組んでいることが影響したのかどうかわかりませんが、環境の課題はあったと感じています。日本はAIについて中国や米国に比べ出遅れていると言われていますが、研究者向けの廉価で強力で高度なインフラを提供するパブリックなサービスが今後求められるのかもしれません。

 
受講の成果
3月末に研修レポートも提出でき、4月中旬に修了の連絡をもらったときにはホッとしました。同時に、更に最新のAI研究情報を追いかけ身に着けて行きたいとの思いを強く持つようになりました。今回の受講での一番の成果は、基礎的な事ですが、Keras使用時のテクニックをいろんな側面でかつ実践的な視点から習得できたことですね。また、先日修了式があった際に修了生との交流の場が有りました。皆さん大手企業の研究職の方々が多かったです。既にSNSを利用したコミュニティーができ参加していますのでこのネットワークを得られたことも大きな成果であり、私の財産になったと思います。これからも交流を拡げ仕事に活かしていきたいですね。

H.F 略歴
ソフトウェア開発会社でエンジニアとして銀行システムなどの開発に10年以上従事。2008年方正に入社。以降大手メーカーのソフトウェア技術支援を担当。
2018年、独自にDL4US講座に申込し、合格。2018年春、修了。
 
 
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