【緊急】東工大博士後期"事実上学費無料" 来年度廃止


東工大の大きなメリットだった制度なのに……
まだ詳細は未確認です。追って確認します。
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東工大で『キングコング:髑髏島の巨神』上映会???

東工大のサイト見てたら突然「ペリパトスシネマ上映会(キングコング:髑髏島の巨神)」ってあってびっくりしました。

東京工業大学ペリパトスシネマ上映会(キングコング:髑髏島の巨神) 


映画を見て、憩いの時間を過ごしませんか。ですって。
https://www.titech.ac.jp/event/2017/039793.html

すずかけ台キャンパス H2棟 大学会館(すずかけホール) 3F 多目的ホールでやってるそうです。
すごいな、東工大こんなことまでやってるとは。


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スターウォーズ祭 will come

12月の金曜ロードショーでは旧3部作が一挙放送だそうです。

スターウォーズ新たなる希望(エピソード4)から始まり、ダースベイダーの「お前の父親はこの私だ」で有名なエピソード5、そして旧3部作完結のエピソード6まで、さらには最近始まった3部作であるスターウォーズエピソード7もやるそうです。

いいなーーー早くスターウォーズ見たい。
12月のスターウォーズといえば、エピソード3が公開されたときを思い出します。
たしかあれはまだ小学生の頃だったかな。
いやーースターウォーズとの付き合いが人生でこんなに長くなるとは思ってませんでしたね。

いまエピソード4を見ると本当にCG技術の進歩を感じるとともに、当時の特撮技術でできることの中でいかにして楽しい映画を作るかがよく工夫されているのがわかります。
一方でRogue oneやエピソード7では最新の技術を取り入れながらも当時作り出された世界観をさらに膨らましていってくれている。
スターウォーズは永遠の神話になっていきそうですね。

Tag:科学技術の進歩  Trackback:0 comment:0 

AlphaGo Zeroもはやヒトの知識は余計な存在に

「AlphaGo」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る
NHKニュースより
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20171019/k10011182291000.html?utm_int=all_side_ranking-social_002
 

10月19日 4時30分
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「AlphaGo」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。
これはアメリカのIT企業グーグルのグループ会社、「DeepMind」の研究チームが、18日付のイギリスの科学雑誌、「ネイチャー」で発表したものです。

この会社が開発した人工知能「AlphaGo」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。

今回、新たに開発した「AlphaGoZero」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。

そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか3日間で500万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。

さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で、数千年におよぶ囲碁の歴史で人間が編み出してきた「定石」と呼ばれる、最善の手をいくつも思いついただけでなく、全く新しい「定石」を生み出したとしています。

研究チームは人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしており、今後、地球温暖化対策や医療システムの改善など、さまざまな課題の解決に役立てられるとしています。



alphago zero 人間の知識なしに教科学習により3日で最強に

以下、Natureの論文記事へのリンクです。
http://www.nature.com/nature/journal/v550/n7676/full/nature24270.html
alphago zero 人間の知識なしに教科学習により3日で最強に Nature(ネイチャー)の論文

そして以下、Natureのアブストラクトの日本語要約です。

人工知能(AI)の積年の目標は、困難な領域で「白紙」の状態から学習し超人的な上達を示すアルゴリズムである。先ごろ、アルファ碁は碁の世界トップ棋士を破った最初のプログラムとなった。アルファ碁の木探索では、ディープニューラルネットワークを用いて石の配置を評価し、指し手を選択していた。こうしたニューラルネットワークは、人間の上級者の指し手による教師あり学習と、自分自身との対局による強化学習によって訓練されてきた。今回我々は、人間の過去の対局データや定石、ゲームのルール以外の領域の知識なしでの、強化学習のみに基づくアルゴリズムについて報告する。アルファ碁は、自身を教師とするようになった。つまりニューラルネットワークは、アルファ碁自身の指し手の選択を予測し、アルファ碁の対局の勝者も予測するよう訓練される。このニューラルネットワークは、木探索の強さを改善するため、次の対局では、指し手の選択の質がより高くなりより強くなった自分自身と対局することになる。今回の新しい「アルファ碁ゼロ」は、白紙状態から始めて、超人的な強さに達しており、以前に発表したトップ棋士を破ったアルファ碁に100戦100勝した。



ところで、この論文著者たちはGoogleの子会社の人だから、連絡先はGmailなのかなーと思っていたら、ちゃんと・・・@google.comというメールアドレスが会社から与えられているんですね。

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kindle unlimited に入るかどうか迷う。

これ、冷静にかなり条件良いと思うの。

気になる方は、下のバナーのリンクから中身見てください。


とはいえ、条件が良いのはkindle fire タブレットを持ってる人くらいかな。
それ以外の人にはあまり関係ないです。あと、本を読まない人にも当然関係ないですね。

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学生超支援課

Author:学生超支援課
Titechのマジメな学生をマジメにフザケながらサポートする非公式組織です。
※東京工業大学と公式な繋がりはありません。

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