インターン生が見た　Rist主催　第４回AI勉強会レポート | 株式会社Rist

毎月Rist主催で行われているAI勉強会。前回から弊社インターン生にレポートを書いていただいています。実際にAiを勉強している彼らに独自の視点で書いてもらうことで、研究理解を深め、さらにRistとしてもパワーアップしていけたらと思います。感想も踏まえて書いていきますので、是非とも最後までお読みいただければと思います。

こんにちは！この春から株式会社Ristでインターンをしている鈴木賢人です。アノテーションなどの作業をしている駆け出しエンジニアです。最近はオーソドックスなモデルの理解や実装に奮闘しています！今まで都合が合わず参加できていなかった勉強会に、4回目にして初めて参加しました。

12月9日(月)19:30から今年最後の勉強会が行われました。会場は四条烏丸の京セラコミュニケーションシステム株式会社の会議室。学生から社会人まで幅広い参加者で、会場は満員でした！

広報の山田による、来月行われる初の企業交流会、再来月の勉強会の案内に続き、社長の藤田より勉強会の趣旨や展望が語られました。冒頭の説明から聞き入る会場の雰囲気からは、AI勉強会の需要の高さが分かります。

1人目の登壇者はスペシャルゲスト、奈良先端科学技術大学院大学の池田和司教授でした。池田教授には昨年から研究室で行なっている「ディープニューラルネットワークの理論的解析」について発表していただきました。

ResNetやBatch Normalization、dropoutなどが何故上手くいくのかを数式を追って解説してくださり、第3次AIブームは一過性のブームではないのだなと実感できました。理論から実用へ、実用から理論へと連鎖的にモデルや手法が改良されていく、といった機械学習の未来が感じられるような発表でした。

池田教授の発表が終わると交流タイム。軽食が用意されており、今回は志津屋のサンドウィッチでした！カツサンドが美味しすぎてお腹いっぱいになるまで食べてしまったのはここだけの話。。私は他のインターン生や京大人工知能サークルの方と交流し、将来のキャリアを考えるいいきっかけとなりました。

大盛り上がりの交流会も終わり、引き続き発表が行われました。

２番手で登壇したのは弊社インターン生の村井誠司さん。なんと村井さん、理学部1回生！その若さに驚かれた方もいらっしゃったのではないでしょうか。機械学習は高校生から始めていて、興味から自身でTensorFlowやKerasの実装を行なっていたそうです。

そんな村井さんが紹介してくれたのは「ODENet」という2018年のNeurIPSの最優秀論文。ODENetとはODE(常微分方程式)から着想を得たモデルで、レイヤーを離散的なものととらえるのではなく、空間的連続な関数と見ることでODEを解くことに帰着させています。これによりメモリの効率化ができたり、計算量と精度をトレードオフで調整できるそう。理路整然とした発表で会場全体が聴き入っていました。

最後は弊社インターン生の上野裕太さんによる「EfficientDet」の紹介でした。EfficientDetはGoogle Brainが先月発表した最新の物体検出手法なのですが、2ヶ月前に自身が当勉強会にて紹介したという当時の最新モデル「M2Det」より更に高速化されたモデルということでした。上野さんも驚いていましたが、この分野の凄まじい成長スピードを感じます。

このモデルはEfficientNetをバックボーンとしているのですが、EfficientDetは特徴量抽出にBiFPNを用いており、softmax fusionではなくfast fusionを用いているので、少ない計算量で学習が可能となっています。またScaling Configにより入力データの大きさによってモデルが選択され、必要な速度や精度によって柔軟に対応することが出来るということでした。EfficientDetという最新のモデルの紹介でしたが、最後に「またこれもすぐ抜かされるんだろうな」と嘆いていたのが印象的でした。

会場からは「こんなビジネスのニーズに対応できるのか？」といった疑問や、その場で議論も飛び交い、この分野のビジネスシーンでの需要をひしひしと感じました。

今回の発表では池田教授による理論的側面の進歩から、村井さんや上野さんによる最新技術の紹介まで、ディープラーニングを様々な角度から俯瞰することによって、この分野への興味をそそられる内容だったのではないでしょうか。私としては、今回発表してくれたインターン生が1回生と3回生ということで（私は4回生）もっと頑張らないとなと大変刺激を受けました。卒業論文に追われる日々ですが勉強を積み重ねていこうと思います。