ZENKEI AI セミナー　第１回　概要説明会

ZENKEI AI セミナー
エンジニアに向けて、だけではなく
意欲ある非専門家も対象に
ディープラーニングの実践を伝える
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全景株式会社
市來健吾
２０１８年７月５日 @金沢

開催にあたって

自己紹介全景株式会社
• 1995/4 設立
（旧社名ディー・リンク株式会社）
デジタルコンテンツの制作
• 2000/4
パノラマ・オーサリング・ツールの開発
以降、パノラマ映像技術をベースに
サービスの開発・運営を専業として
現在に至る

自己紹介
市來健吾
• Facebook: kengo.ichiki
• Twitter: @ichiki_k
• GitHub: @kichiki
• Qiita: @kichiki

自己紹介
Special Thanks To:
• アイ･オー･データ機器様
• サムスン電子ジャパン様
• JAIST 永井研谷口俊平様
ZENKEIラボラトリー
チーフ研究エンジニアとして
全景のVISION
人々が生み出すモノやコトを
デジタル世界へ投影し
そこから正のフィードバックを
リアル世界にもたらすVR技術を
即利用可能なサービス基盤として提供する
注：2013/11 RICOH THETA 発売

自己紹介
プログラミングに関連して

自己紹介
← ２０１６年７月ごろ
スタイルトランスファーに触れる
最近（今年のゴールデンウィークから）→
グーグルの Open NSynth Super の製作
ディープラーニングに関連して
注：TensorFlow が公開されたのは 2015年11月

ディープラーニング？
「ＡＩ」や「ディープラーニング」は仕事を奪うか？
賛否両論あったこの問いに私たちは
「一部正しい」
と答えます。
ディープラーニングという技術を使うことで
高度なスキルを持ったプログラマでなくても
問題を解決するプログラムを作ることが可能になる

ディープラーニングの意義
昔を振り返る〜コンピュータが出現する前後〜
例「電卓を作りたい」
コンピュータ以後：
• 機能を実現するプログラムを設計
• コンピュータに実装する
コンピュータ以前：
• 機能を実現する電子回路を設計
• 電卓というハードウェアを作る

ハードウェア・エンジニアソフトウェア・エンジニア
（プログラマ）
⇨

専用ハードウェア
ハードウェア・エンジニア
汎用ハードウェア
としてのコンピュータ
ソフトウェア・エンジニア
（プログラマ）
⇨
⇨

ディープラーニングに当てはめる
ディープラーニング以後
• 機能を表現するデータセットを準備
• データセットを学習させ
機能を実現するプログラムを作る
ディープラーニング以前

プログラマ
による
プログラミング
コンピュータ
による
学習
⇨

プログラマ
による
プログラミング
コンピュータ
による
学習
専用プログラム
汎用プログラム
としての
ディープラーニング
⇨
⇨

ディープラーニング批判
「ブラックボックス」になっている
• どうしてうまくいくのか分からない
• 改良とか改善することができない
ブラックボックスは悪いのか？
• 実践者（使う人）は困らない
• 結果が大事
• 改良、改善は、そもそも必要か？

全景の試行錯誤
我々も当初はディープラーニングに懐疑的
２０１７年春まで（ディープラーニング以前）
• プログラマ（人）によるアルゴリズムの設計
２０１７年春から（ディープラーニング以後）
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 TensorFlow 勉強スタート
2017/7 プレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
2017/9 Keras 勉強スタート
2017/12 プレーヤ作成 Keras 版 60%
2018/1 PyTorch 勉強スタート
2018/3 プレーヤ作成 xy 92% 向き 60%

課題：VR プレーヤー制作
VR プレーヤーとは

VR プレーヤー制作素材画像

VR プレーヤー制作（手作業）
実演！

VR プレーヤー制作の自動化
２０１７年春まで（ディープラーニング以前）
• プログラマ（人）によるアルゴリズムの設計
２０１７年春から（ディープラーニング以後）
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 TensorFlow 勉強スタート
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
2017/9 Keras 勉強スタート
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
2018/3 VRプレーヤ作成 xy92% 向60%

見取り図画像の解析

パノラマ画像の解析

見取り図とパノラマのマッチング

プログラマによる専用プログラムの実装
インプット
• 見取り図画像
• パノラマ画像
アウトプット
• 位置
• 方向

プログラマによる専用プログラムの実装
全てのパノラマ画像に対して行う
結果
• プロセスが複雑
• 精度が出ない

ディープラーニングへの決断
１年前（２０１７年３月）
思い切ってディープラーニングに
注力することを決断
• ディープラーニングで行く
• ブラックボックスで何が悪い
という（実践者としての）開き直り

2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
2017/11 fast.ai を知る
* xy のみ
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン３台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%

2017/3 GTX-1080 マシン導入
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
* xy のみ
Azure 停止
インフラまわり

2017/3 GTX-1080 マシン導入
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
* xy のみ
Azure 停止
ソフトまわり

2017/3 GTX-1080 マシン導入
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
* xy のみ
Azure 停止
プロジェクト／パノ分類

パノラマ映像の分類

2017/3 GTX-1080 マシン導入
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
* xy のみ
Azure 停止
プロジェクト／プレーヤ

自動パノラマ配置

振り返ると
実践者としてのディープラーニングの活用は
その気になれば短期間に成果が出せる！

誰でもできるのか？
われわれの経験から
「短期間で、誰でもできる！」
• やる気があって
• 適切なサポートがあれば
正直に言うと
「ZENKEI AI セミナー」は fast.ai が
サンフランシスコでやっている
「Deep Learning For Coders」を
金沢でやろうとしたもの

ZENKEI AI セミナーが目指すもの
fast.ai の Jeremy Howard とは
• 元 Kaggle 代表
• Kaggle 2010-2011年トップ
fast.ai の対象は
非研究者（Coders）で
実践的なレクチャーを行う
内容はすべて公開

fast.ai の講義の方法
David Perkins 著「Making Learning Whole」
ZENKEI AI セミナーも、これにならって
基礎から積上げるボトムアップ式とは
逆のアプローチ
野球の試合を見て「野球選手になりたい」という子供が
すぐバットとボールを持ってグランドに行き
まず野球をプレーするところからはじめるように

今回スタートする「ZENKEI AI セミナー」は
１）非専門家向けに（経営者、デザイナー、営業でも）
２）実際のデータセットを持っていて
３）ディープラーニングを活用したい意欲を持っている
という人を対象に
実践的なハンズオン形式で月に１回半年セミナーを行い
受講者が各人の課題をディープラーニングで解決
できることを目指す

地域コミュニティの大切さ
この１年を振り返って
• 孤独であった
• fast.ai の存在に救われた
インターネットによって情報の地域格差は解消（？）
最新技術（ディープラーニング）を活用した開発では
金沢・石川・北陸＜＜東京＜＜海外
原因の１つは、コミュニティーの不在

オープンな姿勢
企業の活動におけるのジレンマ
• 「外部との情報共有」（オープンな姿勢）
• 「知的財産の保護」
ディープラーニングによる課題解決では
「オープンな姿勢」のメリットが圧倒的に大きい
• 開発するソリューションが単体では意味を成さない
• データセット、システム全体で価値が生まれる構造
私たちが開発経験やプログラムを積極的に共有する理由
• 「知識の共有」が地域のコミュニティーに大きく貢献

オープンな姿勢
成功事例
• Google : TensorFlow をオープンソース化
• Facebook : Caffe, PyTorch などオープンソース化
• fast.ai : 講義の内容をオープンに
本セミナーを通じて、金沢、石川、北陸で
ディープラーニングの開発と応用が活発となり
地域で全体となって発展していきたい

まとめ

次回以降（有料コース）内容
• 参加者が各自 PC を持参
• Google アカウント（Googleドライブ、Colab を使用）
• まずレクチャーを行った後
• 演習形式でプログラミングを習得
• ネットフォーラムを開設
• 月１回のセミナーの間もサポート
予定
• 第2回（8月1日）はじめてのディープラーニング〜画像の分類〜
• 第3回（9月5日）ディープラーニングの中身〜全天周画像の分類〜
• 第4回（10月3日）ディープラーニングによる画像の理解〜オブジェクト認識〜
• 第5回（11月7日）ディープラーニングによる画像処理〜超解像〜
• 第6回（12月）ディープラーニングによるサービス開発〜VRコンテンツの自動作成〜

予定：第２回（８月１日）
はじめてのディープラーニング〜画像の分類〜

予定：第３回（９月５日）
ディープラーニングの中身〜全天周画像の分類〜

予定：第４回（10/3）第５回（11/7）
ディープラーニングによる画像処理
〜オブジェクト認識〜〜超解像〜

予定：第６回（１２月）
ディープラーニングによるサービス開発
〜VRコンテンツの自動作成〜

次回以降の内容（予定）
第２回（８／１）はじめてのディープラーニング
〜画像の分類〜
第３回（９／５）ディープラーニングの中身
〜全天周画像の分類〜
第４回（１０／３）第５回（１１／７）
ディープラーニングによる画像処理
第６回（１２月）ディープラーニングサービス開発
〜VRコンテンツの自動作成〜

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