【News! AIRS-Lab #008】Udemy受講生数7万人達成、明日11/8のライブ講義、Udemyコースの一部無料公開など

Udemyの受講生数がユニークで7万人を超えました。
受講してくださった方の多さに感慨無量です。
講座を支えていただいている受講生の皆様、そして最近上場したUdemyに感謝です。
今回のコンテンツは、明日から始まる新しいライブ講義、今週のAIトピック、新コースの一部無料公開などです。

【SSD、RetinaNetによる物体検出】

明日11/8（月）の21時から、ライブ講義「AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】」 Section3が始まります。
AIによる「物体検出」を学ぼう！【PyTorch+Colab】 Section3 【Live! AIRS-Lab #71】 https://youtu.be/HQf9F1tKvW8

『AIによる「物体検出」を学ぼう！』は、人工知能（AI）を使った画像中の物体検出について学ぶ講座です。
フレームワークにPyTorchを使い、Google Colaboratory環境で画像中の物体を検出します。
物体検出は画像の中から特定の物体の位置と種類、個数を特定する技術ですが、ディープラーニングによる物体検出は自動運転やスマートフォンによる顔認識など様々な場面で利用されています。
本講座では、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、DETRなどのディープラーニングベースの物体検出技術を学び、Pythonのコードで実装します。
物体検出をうまく利用すれば、従来人間しかできなかったタスクの自動化が可能です。
Pythonのコードを書きながら、AIによる物体検出技術を楽しく学んでいきましょう。

【今週のAIトピック: 「GoogleがAI創薬の企業を設立」など】

さくらインターネットが提供する衛星データ基盤「Tellus」が、衛星データの売買に対応したとのこと。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2110/26/news125.html
> Ver.3.0では、追加機能の「Tellus Satellite Data Traveler」により、ユーザーは衛生のセンサーの種類や時刻、面積単位で特定の地域を指定して検索することで、データの購入／保存ができるようになる。
詳細な衛星データが誰でも入手できる時代が来たようで、ひょっとしたら個人レベルでも天気予報などのサービスが可能になるかもしれません。
あるいは、リアルタイムで変化するリアルな日本を再現したゲームも実現可能かもしれないですね。
衛星データを使用して再現した日本は、真の「セカンドライフ」になるのでしょうか。

AIの訓練に必要なコストが増大している問題について。
> いくつかの試算によると、GPT-3の訓練コストは5億ドル（570億円）近くにも達している。
https://wired.jp/2021/10/27/ai-smarts-big-price-tag/
今後、膨大な予算とマシンパワーを背景にAIは進化していくのでしょうか。
個人的に、AIは素粒子実験の加速器のようなビッグサイエンスになってほしくはないと思います。
アルゴリズムの海には無限の組み合わせがあるので、そうでない道を探っていきたいです。

この記事で、「バイナリーニューラルネットワーク」というネットワークの重みが二値化されたアーキテクチャが紹介されています。
https://ai-scholar.tech/articles/binary-neural-network/bnn_for_generative_models
> バイナリーニューラルネットワークとはネットワークの重みが{-1, 1}の二値で表されるようなニューラルネットワークです。重みを二値化することによって本来32 bitで保持する必要のあったパラメータをたった1 bitで保持することが可能になります。
> それだけでなく、重みを二値化するだけで学習スピードを２倍高速化でき、層への入力を二値に限定すればさらに29倍もの高速化が望めるという研究報告があります。
学習はどうするの？と思ったのですが以下の記述がありました。
> 重みパラメータの二値化には、実数値で表される隠れパラメータに対して符号関数を適用します。一般的に、最適化の際には二値の重みを直接最適化することはせずに、この隠れパラメータの最適化を行います。
結果として性能はニ値化しないものに劣るようですが、メモリ使用量は大幅に低減されるようです。
大規模なモデルの実行時間短縮に、場合によっては有効なのではないでしょうか。

GoogleがAI創薬の企業「Isomorphic Labs」を設立するとのことですが、そのCEOにはなんとDeepMind社のデミス・ハサビスが就任するとこと。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2111/05/news104.html
> Isomorphic Labsでは、AIファーストのアプローチで創薬プロセス全体を0から再構築し、生命の基本的なメカニズムの一部をモデル化して理解することをミッションに置き、デジタルバイオロジーという新たな分野の先駆者として、AI創薬により人類の最も悲惨な病気の治療法の発見を目指す。
従来の製薬会社のとの大きな違いは、「AIファースト」であることでしょうか。
AIをそもそもの基盤とした、様々な業種の企業が今後誕生していくことでしょう。
> 「生物学はあまりに複雑で単純な数式では表せない。しかし、物理学において数学が適切な言語であるように、生物学ではAIの応用こそ適切な体制であるのかもしれない」とデミス代表は説明する。
このあたり、物理学の限界を感じます。
生体は単純な数式で表せるものではないので、機械学習で扱うのが適しているのかもしれません。
シンプルなルールのみ記述して、あとはプログラムに自発的に学習させるのがいいのではないでしょうか。

【コースの一部無料公開について】

Udemyコース「【Magenta+Colab】AIによる作曲を学ぼう！」は、昨日公開されました。
このコースの動画の一部は、YouTube上で無料公開されています。
【Section5: 「Music Transformer」の利用: Music Transformer】AIによる作曲を学ぼう！ -Udemyコースを一部無料公開-: https://youtu.be/Vt8wCjhFrlU
コード: https://github.com/yukinaga/ai_music

【書籍】

Udemyコース「AIパーフェクトマスター講座」が書籍になりました。
新刊「Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書」（翔泳社）は9/8に書店に並びました。
Google Colaboratoryを使って、CNN、RNN、生成モデル、強化学習、転移学習などの人工知能技術を一通り学ぶ本です。
また、他のUdmeyコースの書籍化の企画が既に始まっています。どうぞご期待ください。

【AIと遊ぼう!AIRS-Lab】

もう一つのチャンネル、「AIと遊ぼう!AIRS-Lab」の動画はコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」内での先行公開となりました。
一般公開は2週間後になります。
AIによる「作曲」。Magentaを気軽に試してみよう！【AIと遊ぼう! AIRS-Lab #055】: https://youtu.be/7nOQFMj-SU0
大学の「バラ売り」について。オンライン教育が開く機会。【AIと遊ぼう! AIRS-Lab #056】: https://youtu.be/ngnaPo6sXcM

【自由研究室 AIRS-Lab】

「AI」をテーマに交流し、創造するWeb上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を開設しました。
​https://www.airs-lab.jp/​

【News! AIRS-Lab】

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今後も、皆様にとって有益なコンテンツを提供していけたらと思います。
ご意見、ご感想、コースのご要望などがありましたら、ぜひお聞かせください。