2020/8/1 Deep Learning Digital Conference 中部大学 工学部情報工学科 准教授 山下 隆義 氏

1. アカデミックにおけるAI/ディープラーニングの
教育と学習⽀援に関する研究
中部⼤学
⼭下 隆義

2. ⾃⼰紹介
• ⼭下隆義
• 中部⼤学⼯学部 情報⼯学科 准教授
• 〜２０１４年：電機メーカー
• 顔検出などのアルゴリズム研究開発
• 機械知覚＆ロボティクスグループ
• ロボット理⼯学科 藤吉教授と運営
• 画像認識・機械学習の研究
• 博⼠課程後期 １０名（社会⼈Dr ４名）
• 博⼠課程前期 ２１名
• 学部４年⽣ １７名 (2020年4⽉時点)

3. 研究グループの取り組み
• 物体検出/セマンティックセグメンテーション
• 判断根拠の視覚的説明
mprg.jp

4. 遠隔講義のサポート
• 講義動画の⾃動編集
• 講師の動きに合わせて⾃動カメラワーク
• 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能
映像時間：21分 ファイルサイズ：3.73GB ファイルサイズ：3.73GB → 158MB

5. 遠隔講義のサポート
• 講義動画の⾃動編集
• 講師の動きに合わせて⾃動カメラワーク
• 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能
• 5⽉のベストAPPに選出
https://apps.apple.com/jp/app/lecta/id1507723709T. Yokoi, H. Fujiyoshi, “Generating a Time Shrunk Lecture Video by Event Detection” , ICME, 2006.

6. 研究と教育の両⽴に向けて
• 研究に関連するチュートリアル資料を公開
• 10年以上前から実施
mprg.jp

7. これまでの学内外でのAI教育
• 学部⽣ゼミナール，⼤学院講義
• 社外有料セミナー：年５-６回
• 企業内講座：年２-３回
• 電機メーカ
• ⾃動⾞メーカ など
• AI(特に深層学習)の基礎と演習を実施
• 「⾝に付く教育」を主眼

8. ⾝に付くAI教育
• 公開データセット・ソースコードを利⽤した実践的演習
• チーム（４−５名）ごとに精度を競う
• 基礎として講義した⼿法を利⽤しても可
• ユニークなアイデアも多数⽣まれる

9. これまでの教育資源を活⽤できないか？

10. JDLAのE資格について
• ディープラーニングの理論を理解し、適切な⼿法を選択して実
装する能⼒や知識を有しているかを認定する
認定プログラムの受講料が⾼い！
https://www.jdla.org/certificate/engineer/より
これまでの教育資源とマッチ！

11. なぜ認定プログラムを受けたか？
• 学⽣が習得した知識の習熟度を測れる場を提供
• 学⽣がE資格を保有することでスキルをアピールできる
• これまで作成した資料などが活⽤できる
• ⼤学としてのアピールにもなる
https://www.jdla.org/news/detail/20191203001/より

12. 認定プログラムの構成
• 講義と演習をセット
• ２科⽬で構成
• 講義：１５回
• 演習：機械学習・深層学習
• フレームワークを利⽤せず実装
• 2020#1 合格率 100%
https://github.com/machine-perception-robotics-group/GoogleColabNotebooks/tree/master/JDLA_lecture_notebook

13. コロナ渦での教育
• オンライン講義が主体
• 学⽣の習熟状況の把握が困難
• 分かっている学⽣：質問をしてくる
• 分かっていない学⽣：何が分からないか⾃体わからず質問なし・・
=>ドロップアウトしてしまう

14. 学習⽀援システムを活⽤した遠隔講義
• MoodleとBookRollを利⽤(九州⼤学と共同)
• 講義動画を配信(5-10分/本)
• なるべく⾒やすく（ログ解析しやすく）
Moodleの画⾯ BookRollの画⾯

15. BookRollとは
• デジタル教材配信システム
• ブラウザで教材を閲覧
• 学習時のログを記録(閲覧時間，マーカ，メモなど）
http://www.let.media.kyoto-u.ac.jp/project/digital-teaching-material-delivery-system-bookroll/

16. アクションログを活⽤した成績予測
• ６週⽬で90%以上の学⽣の成績を正しく予測
• アクションログをRNNに⼊⼒
F. Okubo, A. Shimada, T. Yamashita, H. Ogata, “A neural network approach for students' performance prediction”, LAK2017

17. まとめ
• 中部⼤学 MPRGでの研究の紹介
• Lectaによる遠隔講義⽀援
• 中部⼤学でのAI/ディープラーニング教育
• JDLA E資格 認定プログラムの意義
• オンライン講義での学習⽀援
• アクションログからの成績予測