人工知能とか犬とか

人工知能と犬に興味があります。しょぼしょぼ更新してゆきます。

2020年の目標的な何か

2020年になりました。

今年のなんとなくぼんやりとした目標があるので、書き出しておいておきます。

深層学習・機械学習の鍛錬

仕事や趣味で、画像認識系の深層学習手法について、色々と論文読んだり実装したりしています。 広く・浅く、ときどき深く、という方針でやっているので、新しい分野への挑戦と、自分なりの研究テーマの深堀りを進めていきます。

3D系の深層学習に手を出してみる

今年は3次元画像認識に手を出そうとおもいます。 強化学習の方向に進めるというのもありかと思ったのですが、どうも自分は「認識」にしか興味がわかないようです。

Mixed Reality系の分野ともちょっと関わることがあるかも、みたいなことも想定して、深度推定や三次元再構成など、3D系の色々に手を出そうと考えています。 また、そのための道具についても、色々と学んでいこうと思います。例えば、Unreal EngineBlenderについても、少しくらいはできるようになっておきたいです。

機械学習系論文をコンスタントに読む

仕事でも必要なもの・ないものに関わらず、機械学習系の論文を読むことが習慣化されてきたように思います。 今でも月最低5・6本は読めていますが、もっとペースを上げて、週3本をコンスタントに読んでいきたいと思います。 読んだものについては、Qiitaで紹介記事を書いてみたり、再実装してみたりしたいと考えています。

研究を形にする

いくつか進めている研究があるので、なんとか形にして世に出したいと思っています。 論文や研究会発表なんて学生のとき以来で、うまくいくかわからないし、勤め先の支援が得られるかどうかわからないけれど。

コンピュータ・サイエンスへの再入門

最近コンピュータ・サイエンス(CS)分野への再入門を考えています。 しかし、教科書を読むという硬い感じではなく、もう少しゆるくサクッとやる方法はないかなと考えています。

CSの古典論文・ベストペーパーを読む

教科書を一冊読み通すのはしんどいので、論文を読む、という企画を考えています。 どう考えても、途中で不勉強な分野にぶつかって教科書をつまみ読みすることになったり、読み始めたはいいが全くわからんということも起きうるのですが、それでも気にせずやる予定です。

具体的には、以下のようなリストを利用し、ランダムにピックアップして読んでいこうと思います。

あとは、リストとしてはまとまっていない気がするけれど、Test of Time Award系の論文も面白そうなので入れるかもしれません。

新しい言語を学ぶ:Rust

自分の現状のメイン言語はPythonで、基本的にはこれからもメインの言語としていきたいのですが、 Pythonよりも少し低級な言語に進めば、CSへの再入門にもつながるかなと思うのでRustに入門してみたいと考えています。

最近O'ReillyのOnline Learningに入ったので、評判の良さそうな教科書を読みながら地道にやっていこうと思います。

以上です。