CygwinからAWSを実行しようとするとエラーが起こる場合の解決策メモ
今回はちょっとマニアックなのですが、メモとして。
Fast.aiでディープラーニングのコースを受けようとすると、まずアマゾンAWSの設定を求められます。これ自体は、Youtubeのビデオ解説があるのですが、
Deep Learning For Coders—36 hours of lessons for free
まず、AWSのインターフェースがビデオとだいぶ変わっていて苦労します。。
それはそれとして、Windowsでは、Bashのターミナルとして、Cygwinが推奨されているのですが、
AnacondaをあらかじめインストールしたPCでは、このビデオの指定通りに、pip install awscli でAWS Command line interfaceをインストールすると、 anaconda pythonでインストールされてしまい、下記のようなエラーが出ることがあります。
$ aws
C:\users\****\local\programs\python\python35\python.exe: can't open file '/cygdrive/c/Users/****/Local/Programs/Python/Python35/Scripts/aws': [Errno 2] No such file or directory
これで、僕もハマりました。。
下記に解決策のスクリプトが載っております。
Awscli in cygwin - Deep Learning Course Wiki
ただし、
wget rawgit.com/transcode-open/apt-cyg/master/apt-cyg
は、すでにこのパスが通っておらず、代わりに下記を使用することをお勧めします。
wget https://raw.githubusercontent.com/transcode-open/apt-cyg/master/apt-cyg
＊参照
Cygwinのインストールとapt-cygのインストール - Qiita
これで、やっとaws cliを使えるようになるわけです。。
はぁ、先は長い。。
Deep Learningおすすめオンラインコース
Ng先生のMachine Learningコースを無事終了して、いよいよディープラーニングのコースを受講しようと調べています。
そのなかで、これはイケてそうというコースをメモ的に紹介します。
１．DL4US
DL4US – Deep Learning for All of Us
東京大学松尾研究室監修の、オンラインディープラーニングコース。
「３年間で1,000人のDeep Learning技術者を育成し，人工知能分野における日本の競争力を向上することを目的」としているとのことで、志に頭が下がります。
出来立てほやほやで、第一期は2018年1月開講予定です。
特徴は以下
１．受講無料
２．受講者セレクションあり
３．コースは約3か月
４．必要機器はウェブブラウザのみ
５．エンジニア向けコースで、アプリケーション志向のコース。
６．（貴重な）日本語で受けられるディープラーニングコース
毎週数時間～１０時間の見込み学習時間と、２週間アクセスがないとアカウント停止ということで、まぁまぁスパルタコースですが、力が付くことは間違いないと思いますし、ありがたいコースです。選考倍率が高そうなのが、難点といえば難点かも。
２．Udacity Deep Learning Nano degree
Deep Learning Nanodegree | Udacity
Udacityが今年から始めたDeep LearningのNano Degreeコースで、これを修了すると、アプリケーション（ロボット、AI、自動運転）のコースのセレクションは自動的にOKになります。特徴は下記
１．有料（$599)
２．コース期間４か月
３．GANの発明者のIan Goodfellowをはじめとする豪華講師陣。
４．Slackなどを通して、講師陣からサポートを受けられる
５．環境は、AWS使用。（ただし、$100分のクーポンあり？）
受講料は$599(約6万５千円）とMOOCSとしては高額ですが、豪華講師陣と比較的手厚いサポートが得られるコースです。下記の体験記は非常に参考になりました。
Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してる | Futurismo
３．Coursera DeepLearning.ai
Courseraの創始者、Andrew Ng先生の作ったディープラーニング教育ベンチャー、Deep Learning.aiのコースです。
１．有料 €42/月、ただし、７日間の無料トライアルあり
２. 見込み受講期間は４か月程度？
ひととおりの基本的なDLの技術は習得できるようになっているようですが、最終パートのパート５は、まだ作成中になっています。
UdacityのNanodegreeよりは安いし、Andrew先生の親切な語り口は個人的には好印象なので、迷うところではあります。
３．Fast.Ai
Deep Learning For Coders—36 hours of lessons for free
Kaggleの元社長兼チーフサイエンティストで、シンギュラリティ大学の教授をやっているJeremy Howardの立ち上げたディープラーニングのMOOCSコースです。
１．学費無料
２．環境として、アマゾンAWSを使用。また、nVidia GPU装備のPC必要。
３．Kaggleデータセットを使用
元Kaggle社長だけあって、Kaggleの環境を比較的多く利用しています。無料コースですが、ギークっぽいメッセージがあふれているのが魅力でもあり、少々敷居が高い感じがするかもしれません。
ちなみに、Geremyの経歴はMackinsey&Companyのコンサルタント出身ということで、経営コンサルからディープラーニングのサイエンティストに転身という変わった経歴です。頭がいい人は何でも出来るということですかね。
個人的には、パソコンのGPUがそこまで強力でないので、苦しいところですが、Geremyの姿勢は結構好きです。
４．Cousera Neural networks for Machine Learning
Neural Networks for Machine Learning | Coursera
これは、バックプロパゲーション、ボルツマンマシンの研究などなどで、Deep Learnig界のゴッド ファーザーと呼ばれているトロント大学のジェフリーヒントン教授のニューラルネットワークコースです。
１．講義無料（サーティフィケーションは€42)
２．講義の難易度は少々高い
2012年に開いたコースなので、内容はちょっと古いかもしれませんが、なんといっても世界的に知られるHinton教授の授業なので、受ける価値はかなりありそうです。
今のところ、こんなかんじです。何かの参考になればうれしいです。
東大松尾研プロデュースDeep Learningコース
Deep Learningのアカデミア日本代表として頑張っておられる松尾先生が、またDeep learningのエンジニア向けオンラインコースを開設しました！
CNN, ResNet, LSTM, GAN, DQNといった技術をアプリケーションを作りながら学べます。
費用は無料！応募は12/30までで、受講者セレクションありです。...
週10時間程度の学習時間で、二週間以上間隔を空けるとアカウント停止されてしまうと言うまぁまぁスパルタクラスですが、貴重な日本語コースだし、力がつくことは間違いないでしょう。
少人数で運営してるとのことですが、多忙でしょうに、頭が下がりますね。。
と言うわけで、興味のある方は、チャレンジしてみてはいかがでしょう？
人生の優先順位
一般に、人のアウトプットって、人生の中で優先的に時間を占有したものの割合で決まってくると思っている。たとえば、仕事が大半を占有していれば、アウトプットはやはり仕事（の質と結果）で決まるし、マラソン、トライアスロンなどのレースに時間を使っていれば、アウトプットの成績もそれに準じるし、他の趣味、家族とのコミュニケーション、などなどに優先的に時間を使っていれば、アウトプットもそれに準じる。だから逆に言うと、どういう人生を歩みたいかは、何に優先的に時間を使っているかで決まってくるのかなと。
じゃあ、最近自分が何に優先的に時間を使っているかというと、
１．本業=中国での半導体の商売：これはお金を稼ぐ手段でもあるのでしょうがないですね。おかげで、日系製造業の中国での動向がよくわかる立場ともいえる。
２．中国の研究：この時代に中国にいるという立場を活用して、中国を現代史から現在の市場動向（主に自動車・IT・ロボティクスおよびイノベーション関連）まで調査研究中。インプット７割、アウトプット３割。アウトプットの機会をもっと増やしたい
３．機械学習：これは将来にかけて興味のある分野なので、時間を投資中。今のところ、インプット9割、アウトプット1割。早いうちにマスターして、アウトプットの割合を増やしたい
４．ダンス：学生時代から続けている趣味で、これはこれで少しでもバトルで勝てるようになりたいといまだに思っている。
５．ランニング、身体トレーニング：ダンスだけでは体の使い方が偏るのと何気にダイエットになってないので、たまに走ったり、ヨガしたり筋トレしたりしている。
人間24時間しかないし、おじさんは体力も意志力も限られてくるので、それなりに持続してやれているのは、優先順位３まで、優先順位４は、毎日踊っている若者と張り合うのは結構厳しい。優先順位5番目になると、そりゃマラソンで好成績だしたりマッチョになったりは厳しいなぁ。。。読書も優先順位２，３関連が多いな。
書き出してみると、自分の人生の優先順位が俯瞰出来て面白いね。
IEDM2017
半導体の主要国際学会IEDMがアメリカで開催されています。この辺の研究から離れてもう長いけど、今後の人工知能分野の発展を考える上でも、基礎になる半導体技術の動向はたまにウォッチしとかないとね、という感じで。
今の最先端技術は、サブ10nmで、インテルがすでに量産に入っている10nm技術を発表、Global Foundariesが次世代の7nm技術を発表という感じ。
キーの要素技術は、第3世代FINFET、ArF液浸、SAQP/SADP、コバルトのローカル配線、ひずみチャネル、Hi-kゲート絶縁膜というところでしょうか。SAQP/SADPとかコバルト配線とかは、もうよくわからん。。
でも、露光機がまだEUVでないということは、進化の余地があるということでしょうかね。とっくに微細化による低電圧化も高速化も効果は限定的なレベルになっていますが、それでも集積のメリットはあるわけで、半導体の微細化がさらに進むなら、機械学習もさらに進化できるでしょう。
清华もReRAMで発表していますね。僕が現役エンジニアだったころは中国の大学の名前は見なかったなぁ（台湾と韓国はもりもり発表してたけど）。半導体産業は、国家で力を入れてますからね。
TSMC、GF、IBM、SAMSUNGで研究されている元同僚のみなさん、今後も是非頑張ってください！(他人事）
清华大学学長のインタビューから見る、清华大学の今後
マジで思うんだけど、中国に興味のある人は、ハーバードの提供するChinaXを受けてほしい。ボリューム大きいけど無料だし、かなりinsightfulで得るものが大きいと思う。
さて、下記は清華大学の学長とハーバードの教授の対談なんだけど、非常に興味深いのは、理工系大学として知られる清華大学が、リベラルアーツに力を入れているという部分。出発はアメリカを模倣したリベラルアーツ重視の大学だったんだけど、途中でソビエトの影響で理工系大学になった。そして、今は全人教育として、リベラルアーツに回帰していると。
つまり、今は理工系ではトップでも人文系で評価の低い清華大学だけど、今後、人文系でも評価を上げて、総合大学として世界のトップ大学になる可能性はあるということです。
また、インターナショナル教育に力を入れていて100以上の学部の科目、14の修士の専攻は英語で行っており、学生はアメリカ以外に、発展途上国にも積極的に留学しているとのこと。
清華大学の学長は、オール英語での質疑を聞いていても客観的に課題を把握していて、相当インテリジェンスを感じる。もちろん、東大の学長が知性で劣るとは思わないんだけど、彼は改革への情熱、未来への視線や、仕事をエンジョイする若さとエネルギーを感じる。
中国のトップ大学の学長がどういうものか、興味のある人は聞いてみてください。
百度、2018年に無人運転バスを実用化へ
2017年11月16日に行われたBaidu Worldで、百度は無人運転車の実用化を2020年から2018年に前倒すと発表しました。
百度は、金龍汽車と共同で自動運転車を開発しており、今回は共同開発した無人小型バスを2018年7月量産すると発表しております。
もちろん限られたエリアでの運行から始めるとのことですが、この前倒しのスピード感は、ただものではありません。また2019年には江淮汽車、北京汽車と、2020年には奇瑞（Cherry)汽車と、それぞれ自動運転車を量産するとしています。
このほか、バイドゥワールドでは、下記の発表もありました。
・雄安新区でのスマートシティ構築
人工知能を全面的に採用したスマートシティを開発区に適用するようです。これで、身分証明手続きなどを大幅に簡素化し、渋滞や待ち行列の解消をして快適な都市づくりをするとしています。他の都市や、飛行場などのインフラのプロジェクトも協業するとのことです。
・音声認識プラットフォームのDuerOSを商品適用
渡鸦（今年買収した人工知能ハードウェア企業）の技術を適用したスマートスピーカー、テレビなどを発売する。また、HTCのスマホ、ハイアールの冷蔵庫などもDuerOSを適用して音声認識機能を取り入れるとのこと。
中国は巨大な人口で、深層学習のサンプルも集まりやすく、この分野ではかなり成長が早いと予想されます。百度大脳の呼び出し回数は、毎日2188億回！だそうです。
デモの動画など興味のある方は、下記をご覧になってください（中国語です）
