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Presented by IAI Fukuoka
(Institute for Advanced Intelligence)
https://iaifukuoka.connpass.com/
2018/09/06 (Thu) Developers Summit 福岡 2018
最新AI技術「NAS」を紐解く
(Neural Architecture Search)
～Google Cloud AutoMLの裏側を見ていく～
2018/08/29 ver0.5作成
2018/09/01 ver0.7作成
2018/09/05 ver0.9作成
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1
プログラマ歴36年 / XPer歴18年 / 福岡 技術顧問 (3社)
AIジョブカレ 福岡代表 / enPiT (文科省 社会人IT育成) 講師
IT企業2社経営
。 森 正和 |> 。
Elixirコミュニティ「fukuoka.ex」
福岡 理学部 / IAI Fukuoka / 「通常の3倍」福岡 主催
「量子コンピュータ by Blueqat」 / 「OpenQL」 福岡代表
福岡Elixirプログラマ / 重力プログラマ
my favotite technology & implements.
Twitter／Qiita／Github
@piacere_ex
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ここから14ページ
最近の活動紹介
(飛ばす方はP17へ)
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OSSを書いて、仕事作る CTO 常務取締役やってます
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国内No.1 AIスクールの福岡代表＆講師やってます
AI権威の松尾研出身で「詳解ディープラーニング」著者、
巣籠さん監修のAI学校、現役のエンジニアが講義中
https://www.aijobcolle.com/
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5
2018/8/24
福岡Elixirコミュニティ
fukuoka.ex MeetUp #13
夏のfukuoka.ex祭＝技術のパラダイムシフト
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この1年、福岡で並列・分散言語「Elixir」、広めました
1年間、隔月(偶数月)MeetUp＋毎月もくもく会
国内・海外含め、fukuoka.exでしか手に入らない
情報やノウハウ、研究成果が毎回、満載
ナント、スポンサー付きましたｗ
企業でも無いコミュニティに
スポンサー付く時代なんですね
福岡でElixir採用企業、増殖中
今年度、20社採用、目指します
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MeetUpは、「実際に動くコード」でライブデモします
connpassのfukuoka.exグループに登録すると、次回
イベント開催のお知らせメール届きます、どうぞご登録を
https://fukuokaex.connpass.com/
地味に女子率、高し(^o^)
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もくもく会は、Elixirに入門する人でも、経験者でもOK
仕事終わり、くつろぎ、ほろ酔いつつ、Elixir／Phoenix
によるプログラミングの世界に触れてみませんか？
※入門スライド／Qiitaも用意していますので、初心者も安心
connpassのfukuoka.exグループ登録で、もくもく会の
開催お知らせもメールで届きます、どうぞ、ご登録ください
https://fukuokaex.connpass.com/
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35年間、プログラマ続けてて、「重力プログラマ」に到達
先日、UnityでGPU使った天体シミュレータ開発着手
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2018/7/20 福岡 理学部 八限目
「重力と宇宙を愛する全ての人に」 #2
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重力・宇宙イベント会 第1回は、こんな感じでした
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第2回は、キエフから、宇宙法専攻JDキターッ！
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静岡県で天体研究しているJK→JDとも仲良し
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福岡で人工衛星飛ばすQPS大西さんとも仲良し
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最近、全国デビューしました
先月、パブリックメディア「Forkwell Press」にて取材され、
インタビューコラムが公開されました
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1. AI・ML技術の現状と最新について
2. Google Cloud AutoMLとは？
3. AutoMLが実現する手軽なモデル構築
4. AutoMLの裏側 ～転移学習とNAS～
5. 「NAS (Neural Architecture Search)」とは？
6. NASの実装
7. 今後、AI・MLにエンジニアは不要？
目次
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１．AI・ML技術の現状と最新
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１．AI・ML技術の現状と最新
今回、ご紹介する最新技術の前に、ここ数年のAI・ML技術に
ついて、簡単に触れていきます
現在のAI・ML技術のトレンドと言えば、真っ先に出てくるのが、
「ディープラーニング」です
技術的には、1958年誕生のニューラルネットワーク (以下NN)
の延長で、4層以上のNNに
よって構成される、ディープ
ニューラルネットワークによる
学習を「ディープラーニング」
と呼びます
ニューラルネットワーク誕生
CNN誕生 ディープラーニング誕生
ディープラーニング躍進
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現在、主流のディープラーニング手法
現在、主流となっているディープラーニング手法には、「CNN」
「RNN」「AE」の3つがあります
➢ CNN (Convolutional Neural Network)
• 複数用意した空間フィルタで畳込演算 (Convolution)
を行い、各フィルタ結果から取捨選択 (プーリング) ことを
繰り返すことで、特徴を抽出できる
➢ RNN (Recurrent Neural Network)
• 従来のNNのフィードフォワード構造に加え、フィードバック
構造も持たせることで、現在データだけで無く、過去データ
からの影響も含めた、時系列としての特徴を抽出できる
➢ AE (Auto Encoder)
• 次元削減時の圧縮法を教師なし学習することで、抽象
的な特徴を抽出できる (最近、データ生成で復活)
PyCon Kyushu
2018スライドより
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参考: 「arXiv」について
AI・ML手法は、2012年以降、2次関数的成長を遂げており、
その火種が、「arXiv」という名の論文サイトで、従来の論文発表
は研究者主体でしたが、arXivではエンジニアも論文を出します
現代におけるムーアの法則と
Google I/O 2018で紹介
PyCon Kyushu
2018スライドより
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最新AI・ML技術まとめ
今回、ご紹介した最新AI・ML技術をまとめると以下の通りです
➢ カプセルネットワーク
• 少ないデータでも、高精度かつ耐久性の高い予測が可能
であり、NN／DLを超える、高い汎化能力を発揮する
• 実証が少ないが、仕組みが合理的で、トライの価値あり
➢ 転移学習
• 少ないデータのドメインも、大量データで学習済みのモデル
があれば予測を行え、高い汎化能力があると言える
• 「学習の仕方を学習する」ことが可能なため、将来的には、
より少ないデータからの高精度学習に応用が期待できる
➢ QRNN
• 時系列データ分析は、ビジネス領域で最も重要なデータ
分析課題で、QRNNは、その効率改善に実用できる
PyCon Kyushu
2018スライドより
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「カプセルネットワーク」とは？
2度の「AIの冬」の間もAI研究を続け、2012年にディープラーニ
ングをヒットさせた「AIの父」、ジェフ・ヒントン博士 (70歳！) が
編み出した、ニューラルネットワークを超えると言われるAI新技術
半年前の2017年10月に論文を発表し、ニューラルネットワーク
の最高精度に匹敵しつつ、誤答率が最低時のNNの半分にまで
減少できる、という研究成果を発表しています
最大の違いは、ニューラルネットワークが特徴を「全特徴の量」で
捉えていたのに対し、カプセルネットワークは特徴を「各特徴毎の
ベクトル」で捉え、更に「各特徴の間にある関係性」も捉えます
現在、Google Brain PJの研究者
とトロント大学教授を兼務している
PyCon Kyushu
2018スライドより
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「カプセルネットワーク」とは？
カプセルネットワークは、各特徴を個別に判定し、更に各特徴間
の関係性も加味できるため、以下のような、全体としては見た目
が異なっている (回転も含む) が、各パーツの相対的な位置は
変わらない対象を「空間一致する」ものとして判別できます
また学習時も、CNNでは必須だった、各パーツが微妙に違ったり、
回転させたバリエーションが不要となるため、高効率を実現します
PyCon Kyushu
2018スライドより
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「転移学習」とは？
あるドメインで学習させたモデルを、別のドメインに適応させること
で、少ないデータしか手に入らないドメインであっても精度高い
予測を可能とする学習手法です
AI界のパイオニア、Andrew Ngが発表した、ビジネスにおける
機械学習の発展予測において、最初は「教師あり学習」が活躍
したが、次に躍進するのは、 「教師なし学習」や「強化学習」で
無く、 「転移学習」と述べています
PyCon Kyushu
2018スライドより
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「転移学習」とは？
転移学習の実現には、以下3つのアプローチがあります
① 学習済みモデルの出力層のみ別ドメインに適応
• ドメイン間のタスクに共通点がある場合、入力層や中間
層・隠れ層の重みは固定し、出力層だけを別ドメインで
学習させることで、共通する特徴の抽出が可能です
② ドメイン非固有の特徴のみに限定
• 「表現学習」と呼ばれる、汎用的な特徴や、分散を学習
することで、ドメインに依存しない部分に限定して学習し、
ドメイン非固有の特徴を抽出します (AEはこの一種)
③ ドメインの違いを予め認識させて選り分ける
• ドメイン間の変換を事前に学習させ、ドメイン間の違いを
認識し、ドメイン固有と非固有を判別することで、各々の
特徴を抽出できます (≒学習の仕方を学習する)
PyCon Kyushu
2018スライドより
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「QRNN」とは？
2016年11月、SalesForce研究所のジェームズ・ブラッドベリー
らが発表した、RNNの計算時間を改善するための手法です
RNNでメジャーな「LSTM (Long Short-Term Memory) は、
現在の出力を得るために、「過去の出力値」と「媒介変数の値」
の両方が必要なため、並列計算が行えず、計算に時間がかかる
という問題点を持っています
QRNNは、CNNの持つ並列計算能力を部分的に利用すること
で、この時系列データ学習を高速化し、時間短縮もしくは単位
時間あたりの精度向上が実現できます
PyCon Kyushu
2018スライドより
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１．AI・ML技術の現状と最新
こうしたモデルアーキテクチャ自体の発展以外にも、既存モデルの
最適化を、人手で行わず、マシンに行わせる…いわゆる自動化
技術により発展させるアプローチも存在します
この領域は現状、ハイパーパラメータ (学習で変動しないパラ
メータ) のチューニング※
に限定されていましたが、今回ご紹介する
「NAS (Neural Architecture Search)」は、ハイパーパラ
メータに限定されない、自動化技術の最新版となります
(初めての論文が、2017/2/15と、半年前に出たばかりです)
このNASを一早く導入したのが、「Google Cloud AutoML」で、
つい先日の2018/7/25に、β版が公開され、一般のユーザでも
利用可能となりました
※グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化、GA等によりパラメータ探索を自動で行う
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２．Google Cloud AutoMLとは？
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２．Google Cloud AutoMLとは？
Googleは、2016年末頃から「AIの民主化」をミッションに掲げ、
「Cloud Vision API」や「Natural Language API」などの、
”事前学習済モデル”によるサービスを提供してきました
https://cloud.google.com/products/machine-learning/
これらサービスは、一定枠内のデータ識別には威力を発揮します
が、ユーザ独自のデータ識別や、その元となる学習ができません
一方、AI・ML技術を熟知して、ユーザ独自識別を開発できる
企業・人材は限られており、また、その構築には時間がかかります
「AutoML」は、手軽な”独自モデル構築”を提供します
※上記の詳細は、以下のGoogle Cloud Japan公式ブログをご覧ください
https://cloud-ja.googleblog.com/2018/01/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business.html
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２．Cloud AutoMLでどんなデータ識別が可能？
AutoMLは、α版が2018/1/17に発表され、画像認識を提供
する「Cloud AutoML Vision」をリリースしました
β版は、2018/7/24に発表され、自然言語解析を提供する
「Cloud AutoML Natural Language」と、翻訳を行う
「Cloud AutoML Translation」がリリース済です
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1807/25/news066.html
米Disneyは、「AutoML Vision」
を採用済で、オンラインショップである
「shop Disney」のレコメンド機能
やショップ内検索を、AutoMLで
構築した、キャラクタ毎のカテゴリや
色による分類によって実現しています
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２．AutoMLの前身、Cloud Vision APIだと…
「AutoML Vision」の前身である「Cloud Vision API」は、
ユーザがモデルの学習をさせること無く、ある程度の画像の分類
が可能ですが、事前学習していないデータの分類ができません
たとえば、空に浮かぶ雲や、海と一緒に映る雲は、その特徴から
「雲」とは識別できても、「雲の種類」までは分類できません
(積雲)
(入道雲)
(層雲)
(積雲と分類できない)
(入道雲と分類できない)
分類
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２．AutoML Visionではどうなるか？
「AutoML Vision」では、ユーザ自身が訓練データ画像と分類
のためのラベルを共に追加し、画像とラベルの関係性を学習する
モデルを構築できるため、ユーザ独自の識別が可能になります
(積雲)
(入道雲)
(層雲)
(積雲と分類できる)
(入道雲と分類できる)
①ユーザ自身で
訓練データ画像
とラベルを追加し、
モデルを構築
②構築した
モデルを利用 ③分類
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３．AutoMLが実現する手軽なモデル構築
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３．AutoMLがどれほど手軽にモデル構築できるか？
訓練画像をアップし、ラベルと関連付け、[TRAIN]ボタン押下で、
モデルが構築され、評価も行われます (コーディング一切不要)
https://www.youtube.com/watch?v=GbLQE2C181U
訓練画像群で
[TRAIN]
適合率 (Precision)
と再現率 (Recall) 、
AUCを出力
真陽性率 (True Positive) と
偽陽性率 (False Positive) から
ROC曲線とAUCを出力
http://www.randpy.tokyo/entry/roc_auc
学習時
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３．AutoMLがどれほど手軽にモデル構築できるか？
新たに構築したモデルは、[PREDICT]ボタン押下でテストができ、
Cloud Vision APIと同じく、REST API呼出で利用できます
(積雲)
(入道雲)
(層雲) REST API呼出で未知データをアップ
分類
テストデータで
[PREDICT]
テストデータ
をアップ
運用時
テスト時 分類
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３．参考: AutoML Vision β版のUI
Google Cloud Next '18 (2018/7/25開催) で発表された
AutoML Vision β版では、UIが大幅に変更されていました
訓練画像群で
[TRAIN]
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３．参考: AutoML Vision β版のUI
テストデータで
[PREDICT]
分類
複数ラベルとのマッチ
についてもマトリクス
で表示されるように
REST APIおよび
PythonのIFコードも
自動生成
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あまりに簡単で、
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もしかして、
エンジニア不要？…
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ここは最後に
振り返るとしましょう
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４．AutoMLの裏側 ～転移学習とNAS～
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４．AutoMLの裏側 ～転移学習とNAS～
「AutoML Vision」 は、2つの最新AI・ML技術で構築されます
A) 転移学習 (Transfer Learning)
• 学習済みモデルを別のドメインに移し、モデルの一部のみ
別ドメインでの再学習を行うことで、モデル転用する技術
B) NAS (Neural Architecture Search)
• 人手で行われていた、ニューラルネットワークの構造設計と、
ハイパーパラメータチューニングを、自動最適化する技術
(AutoML Visionでは、Advancedモード時、使われる)
A) B)
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５． 「NAS (Neural Architecture Search)」とは？
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５．「NAS (Neural Architecture Search)」とは？
人手で行われていた、ニューラルネットワークの構造設計と、ハイ
パーパラメータのチューニングを自動で行い、学習を行う最適化
は、「Controller RNN」と「Child Network」という、2つの
ニューラルネットワークの組み合わせによって構成されています
「Child Network」は、自動チューニングされる対象のニューラル
ネットワーク本体で、「Controller RNN」は、Child Network
の構造を最適化探索するためのニューラルネットワークです
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５．「NAS (Neural Architecture Search)」とは？
つまりNASは、最適な「Child Network」構造を「Controller
RNN」で探索し、新たなChild Network構造を生成することで、
人手無での最適化されたモデルを獲得できる、ということです
具体的には、以下の流れの「強化学習」により実現されます
① Controller RNNが設定した、Child Networkのハイパー
パラメータでChild Networkを学習させる
② 上記①で学習したChild Networkに、テストデータを入力
し、正解率 (Accuracy Score) を出す
③ 上記②の正解率をController RNNの報酬として与える
④ この報酬を元に、方策勾配法 (policy gradient
algorithm) でController RNNを更新する
⑤ 上記①～④を繰り返す
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５．CNNにおける「NAS」
CNNの「Controller RNN」は、
層毎におけるハイパーパラメータ
(フィルタ、ストライド※1
) をグリッド
サーチ…つまり全探索※2
します
※1: ストライド＝フィルタのシフト幅
※2: 実際はSkip Connectionで層飛びさせます
CNNをChild Network
とするNASは、右記の通り
Controller RNNから
Child Networkの設定
を行い、 Child Network
が学習され、テスト正解率
を報酬として、Controller
RNNの更新を繰り返します
Controller RNN Child Network
強化学習
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５．RNNにおける「NAS」
RNNの「Controller RNN」は、RNNセルをChild Networkと
して、RNNセル毎のハイパーパラメータ (結合、活性化関数) を
グリッドサーチします
結合種別 (Add、ElementWise Multiplication、Max等)
と活性化関数種別 (tanh、sigmoid、ReLU等) を、各RNN
セルに対してController RNNからChild Networkに設定し、
Child Networkが学習され、テスト正解率を報酬として、
ControllerRNNの更新を繰り返します
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５．参考: NAS (Neural Architecture Search) 論文
2018/9/2現在、arXivで、計26本の関連論文が出ています
初投稿は2017/2/15
と1年半前になる
直近は2018/8/29、
つい先日とホットなトピック
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６．NASを実装するには
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６．NASを実装する前に…NASは重過ぎる
NASを実装する前に、NASには「計算コストが高く、処理時間も
長い」という課題があり (≒800個のGPUを使って、21～28日
も実行にかかる等)、そのまま実装しても非実用的です
その原因は、ハイパーパラメータの組み合わせを全探索することで、
Child Networkが収束するまで学習せざるを得ないことです
(グリッドサーチの非効率さと、ほぼ同じ課題)
そこで、全てのChild Networkで、重みを共有するように強制
すれば、個々の全収束を避け、学習効率を改善できる、ENAS
(Efficient NAS)」という手法が考案されました
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６．Efficient NASについて
重みを共有することは、「転移学習」と同様のメカニズム (≒特定
のドメインで学習された重みは、別のドメインでも有効) で有用
なことが分かっており、重みは、そのままか、軽微修正で転用でき、
個々のゼロベースでの収束が不要となります
NASが探索するグラフを、より大きな
グラフの一部とみなし、DAGのような
単一方向の結合のみとし、重みは
転移で処理すれば、大幅に効率が
改善できます
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６．Efficient NASの実装例
ENASをTensorFlowで実装したコードが、論文共著者本人の
Githubにあるので、こちらを使って、実装のポイントを説明します
https://github.com/melodyguan/enas
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６．Efficient NASの実装コード
2つあるサンプルのうち、画像データセットサンプル「CIFAR-10」
の学習をENASで最適化する方について解説します
論文にも記載されている、以下2種類のCNNの最適化が可能
です
① NN構造最適化 (マクロ探索)
② CNNセル最適化 (ミクロ探索)
この2種類を、search_forパラメータでスイッチしています
if FLAGS.search_for == "micro":
ControllerClass = MicroController
ChildClass = MicroChild
else:
ControllerClass = GeneralController
ChildClass = GeneralChild
src/cifar10/main.py
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６．Efficient NASの実装コード
マクロ検索のGeneralControllerは、Controller RNNとして、
Child Networkの接続をDAGとみなし、以下を探索します
① 中間層4層は、どの処理を選択するか？
② どのスキップ接続 (各矢印) を有効化するか？
DAG表記
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６．Efficient NASの実装コード
選択対象である各層は、以下コードで定義します
これらを、main.pyのtrain()で中間層4層にアサインすることで、
探索します
コード
(会場以外には、別途
お見せする機会設けます)
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６．Efficient NASの実装コード
各層の選択は、下記のような総当たりの組み合わせを探索し、
この後、テスト正解率を報酬として、Controller RNNの更新を
繰り返します
コード
(会場以外には、別途
お見せする機会設けます)
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６．Efficient NASの実装コード
ミクロ探索のMicroControllerは、Controller RNNとして、
下記のような、Convolution Cellと、Reduction Cellの各々
を別々のDAGとみなし、以下を探索します
① 入力となるCNNセル2ノードを選択する
② 2ノードは、どの処理を選択するか？
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６．Efficient NASの実装コード
Convolution Cell (≒normal_arc) と、Reduction Cell
(≒reduce_arc) は、以下コードで定義します
これらを、main.pyのtrain()でCNNセル2ノードにアサインする
ことで、探索します
コード
(会場以外には、別途
お見せする機会設けます)
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６．Efficient NASを実行する
下記サイトにある「CIFAR-10 python version」をDLし、git
cloneしたenasソースフォルダ配下のdataフォルダに「cifar10」
というフォルダを作成し、DLしたものを解凍します
https://www.cs.toronto.edu/%7Ekriz/cifar.html
マクロ探索は、以下のスクリプトで行えます
ミクロ探索は、以下のスクリプトで行えます
./scripts/cifar10_macro_search.sh
./scripts/cifar10_micro_search.sh
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６．Efficient NASの性能を確認する
実行結果は、以下の通りで、GPU800個で21～28日かかる
NASと比べ、ENASは、マクロ検索／ミクロ検索共に、GPU1個
で半日以内には終わり、エラー率もNASと変わらない精度です
ここまでの性能があれば、AutoML同様、実用になるでしょう
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７．今後、AI・MLにエンジニアは不要？
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７．今後、AI・MLにエンジニアは不要？
ENASは、GPU1個で約半日あれば、AutoMLと同じ画像認識
モデルの自動構築が可能なことが分かりました
また、転移学習も、GPU1個で約半日あれば、やはり同じように、
画像認識モデルの自動構築が可能です
(PyCon Kyushu 2018登壇時、VGG16で検証済)
このように、自前でAutoMLと同様のモデル構築が可能ですが、
冒頭でお見せした通り、AutoMLによって実現されるのは、画像
認識モデルの自動構築だけで無く、以下も付いてきます
① ノンプログラミングでモデル構築が可能
② 学習→予測→APIの過程が、使いやすいUIで提供される
自前のNAS／転移学習が出る幕は、無いように思えてきます…
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７．今後、AI・MLにエンジニアは不要？
潤沢な資金や、高い投資対効果が確定しない場合、AutoML
では無い、自前での構築にもニーズはありそうです
① AutoMLは、1時間あたり$20と、高額なサービス
② 自前でも、1度、転移学習／ENASを構築してしまえば、
GPU1個で約半日と、あまり時間がかからない
③ UIは無くとも、正解データとなる画像をアップし、テストデータ
で確認し、コンソールで正解率を確認しても、実は大差無い
まだまだAI・ML開発に、エンジニアは必要な場面はありそうです
accuracy = 0.995 ==
コンソール出力
AutoMLのUI
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最後に
「arXiv」では、誰でも閲覧し、利用できる論文が、2次関数的
に増え続けており、まさに日進月歩の発展が、無料で手に入る
状況で、いつまでもAI・MLを「知らない」「入門で止まっている」
「自分に関係無い」と言ってられない状況が、そこまで来ています
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こんな流れを受けて…
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①AI入門が終わった方向けのAI・MLコミュをどうぞ
昨年7月に発足した「福岡x人工知能x…」のミッションは、
「AI・MLに入門する人を増やし、仕事の中でAI・ML
の開発ができる人を増やしていく」ということでした
実際に1年活動してみて、プログラミング会などの
手を動かすイベントも行いましたが、入門後、実務に
結びつかない実態が浮き彫りになってきました…そこで、
Institute for Advanced Intelligence Fukuoka
「IAI Fukuoka」 ≒ 「居合い福岡」
という、実務に直結のAI・Ml開発を「もくもく会」主体
で毎月開催するようなコミュニティを7月発足しました
(最新AI・MLのお披露目も。connpass登録どうぞ)
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②AI・MLに欠かせない前処理系をOSSで無償提供
AI・MLには、前処理 (データクレンジング、変換・集計・加工) が
欠かせませんが、Elixir＋Phoenix＋Vue.jsで開発したOSS
「Esuna」を使えば、UI上でデータ処理を設定でき、AI・MLへと
スムースにデータを流せます (α限定公開中、10月β公開予定)
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③Elixirで、scikit-learn／Keras相当を実装中
「Elixir」の性能・並列性・生産性をAI・ML文脈でも活かすため、
fukuoka.exでGPU実装を行い、機械学習エンジン開発中です
半年後にはscikit-learn相当、1年以内には、GPU対応済の
Keras相当をリリース予定です (IAI Fukuokaでも取上げます)
北九大、京大の先生と共に
Elixir GPU活用の共同研究
論文も書いてます
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もし、fukuoka.exにご興味湧いたら…
ポータルサイトを先月末にプレオープンしたので、どうぞご覧ください
https://fukuokaex.fun/
Fusicやベガコーポレーション
といった、福岡を代表する
企業のElixir導入に至った
インタビューコラムを公開中
(カラビナ、YAMAP、PIVOTと
毎週のように続々、続きます)
全世界におけるElixir採用
事例も紹介しています
(国内にいると見えにくい、
Elixirの盛り上がりを実感)
これまでMeetUpやQiitaで
数多く蓄えたElixir技術情報
やスライド、コラムも集約予定
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最後にAI・ML
以外の告知です
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9/13(木)、「重力と宇宙」イベント2回目、開催決定!!
はやぶさ2開発者 村田教授と元スペースワールド部長
島田様の夢の宇宙講演です (福岡 理学部 十限目)
”宇宙世紀 講演”でググれば、トップに出ます
なくなるョ全員集合
で九州を騒がせた
この方を呼べました
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ご清聴ありがとうございます