こんにちは〜ゆいなです！春学期が昨日始まりましたが、まだまだグリネルは冬です🌸
最近は、AIによる自動運転などがホットトピックですが、機械がどのように世界を「見る」のか、知りたくありませんか？
例えば、自動車が何を「歩行者」や「障害物」だと捉えるのか、Amazonの無人コンビニが「リンゴ」と「トマト」をどう見分けているのか、顔認証アプリが「顔」をどう区別しているのか、、人間なら深く考えずとも簡単に認識できる物事は、機械には1から教えなければいけません。「見る」事は、機械よりも人間の方がまだまだよっぽど上手なのです。
Computer Visionとはまさに、人間の視覚を機械で再現する事を試みるComputer Science(CS)とAIのサブフィールドです。先学期、Computer Visionの授業がとても興味深かったので、みなさんと共有していこうと思います🌻 リベラルアーツカレッジの授業をちょこっと覗き見できた気分になっていただけたら幸いです！
CSC262: Computer Vision
CSC262: Computer Visionは、Computer Science departmentの選択科目です。前期は、授業(前半レクチャー•後半ラボの2時間授業が週に2回)と２つの試験がありました。このラボ(研究ではなく、その日のレクチャーに沿った提出課題)がなかなかハードで、採点が厳しいがゆえにラボをやるために土曜日が丸々一日つぶれる、なんてことが何回かありました(;・∀・)
わからないことだらけだったので、教授のオフィスアワーによく通ってました✌️
後期になると、前期で学んだ知識を活かしたindependent projectに取り組みました。プロジェクトはクラスメートとペアを組み、テーマを自分たちで自由に選び、教授にアドバイスをもらいながら進め、最終的にはプレゼンテーションを行い、論文を執筆するというものです。
シラバスとコーススケジュールを振り返ってみると、短期間でたくさんのことを学んだなと思います。ちなみにですが、この授業のprerequisiteがlinear algebraで、CSというよりは数学ヘビーな授業でした。リベラルアーツカレッジならではの、生徒が11人しかいない小さなクラスだったので、教授やクラスメート間の距離感は近かったです。ちなみに、そのうち女子生徒は私1人だけだったのですが、やはりCSの授業ではどうしても男女比率が偏ってしまうことが多いというのが今の実情です。ですが、クラスメートも教授もそれを感じさせない環境を保ってくれたおかげで、クラスルームのジェンダーバランスが問題になることは特にありませんでした。
Final Independent Project
さて、このindependent projectですが、私のグループはPoisson Image Editing(ポアソン画像編集)をテーマに、二枚の画像を違和感なく融合する技術に取り組みました。合成させたいオブジェクトの切り抜き画像と、背景の写真を用意し、ポアソン連立方程式を立てて切り抜き画像の境界線が見えないような新しいオブジェクト画像を計算します。私たちは、Microsoft UKがはじめて定義したこのポアソン画像編集の論文をもとに、自分たちの画像を用意し、Matlabというソフトウェアを使って技術を模倣しました。
CS Elective Requirement(選択科目)とは？
CSに限らない話かもしれませんが、グリネルのCSカリキュラムはほとんどが基礎的な内容で、ニッチで専門的な授業はあまり提供されていない印象ですが、そのなかでComputer Visionなどの選択科目は、その分野を専門とする教授が授業を担当してくれることが多く、個人的にその分野に興味があればその授業を選択して学べることが魅力です。ややネックなのは、グリネルのCS departmentは小さいので、毎学期オファーされている選択科目の内容が不定期で、Special Topicと言って一学期限りのものもある、という点。タイミングやprerequisite(その授業を取るに当たって満たさなければいけない必要条件)によっては、受けたい選択科目が受けられないこともよくあると聞きます。
選択科目に限らず、少人数授業や教授からの手厚いサポートがあるのがリベラルアーツカレッジならではの授業の醍醐味です。今回のCSC262: Computer Visionは、リベラルアーツカレッジを選んで良かったなと改めて感じる授業でした〜
ではまた！
