教育系YouTube動画恐るべし

新型コロナウィルスの影響もあって, ネット界隈では教育系コンテンツの再生数が伸びているそうです.  で, たまたま見かけたYouTubeチャンネル, ヨビノリ(予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」)のこの動画が素晴らしくて, 大学教育の存在意義が問われそうなレベル. (苦笑)

高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解)

畳み込みフィルタや最大値プーリングといった畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重要な概念が平易に解説されており, タイトル通り高校生でも理解できそうです.  ニューラルネットワークの学習の仕組みである誤差逆伝播(Back Propagation; BP)はさすがに尺に収まらなかったらしく, 別動画となっていますが, その別動画も, 「絶対に理解させる」というだけあってかなり頑張っていて, 初心者にはわかりやすいだろうと思います.

絶対に理解させる誤差逆伝播法【深層学習】

これらのコンテンツは, AIプログラミングのオンライン学習サービスAidemy (アイデミー)とのタイアップ企画だそうで, こういうwin-winな企画を思いつく人のビジネスセンスは素晴らしいなと, 感心するばかりです.

ヨビノリたくみさん @Yobinori のAI入門の動画が公開されました！「ヨビノリを見た！」でアイデミーでも特典を用意してます🤣🤣

高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解) https://t.co/erHyl0gc7X @YouTubeより pic.twitter.com/P33kyxkVsu

— 石川 聡彦（Aidemy） (@ai_aidemy) September 14, 2021

今一度, 冷静に考えてみる

動画のコメント欄をみると, 神を崇めんばかりの大絶賛です.  しかし, この動画を絶賛しているのはどういう人々なのか?

データサイエンティストや機械学習エンジニアといったその道のプロ, あるいは機械学習の先端研究をしている大学院生やポスドクにとって, この動画の内容は基本中の基本であり, そのような人々にとっては今さらな内容です.  おそらく, これから機械学習を勉強しようとする高校生や大学1～2年生がこの動画の主な視聴者と思われます.  場合によっては, 大学3～4年生の復習にも有用かもしれません.

コメントの中に, いくら何でもそれば違うだろと思うものが散見され, 他人事ながら少し心配になりました.

1. 大学の講義内容の半分以上網羅しててビックリしました、、、
2. 大学でニューラルネットワーク実装してこいって言われてたから本当に助かります
3. 最近Goodfellow著のdeeplearningって本読んでてなかなか苦労してたけど、この動画先に見れてれば概要掴めてたからもう少し楽に読み進められたな

1について, どう測ったら「半分以上」になるのかまったくわかりません.  講師のヨビノリたくみさんもAidemyからの委託業務としてやっているわけで, たぶんそこまで広範な話をしたつもりはないと思います.

2について, TensorFlowやPyTorchといった基盤ソフトウェアが整備された昨今, ニューラルネットワークの中身を自分で実装する必要はないし, それを学生に求める教員もいないと信じます.  いたらびっくりですし, この動画を観たら実装できそうという学生にもびっくりです.

3について, これが一番びっくりかつ面白コメントです.  「Goodfellowの本」はたぶんこれですが, ガチの専門書です.  この動画の知識すらない人には取りつく島もなく, この動画を観たからといってどうにかなるものでもありません.  この方は深層学習以前に, そもそも勉強というものについて今一度考え直した方がよいです.

Goodfellow et al. "Deep Learning" (2016)

おまけ

別の動画で, 「モンティ・ホール」と呼ばれる認知心理学の有名な問題も紹介されています.

数学史上最も議論を巻き起こした問題(モンティ・ホール問題)

何気に私, 繁桝算男先生(現・東大名誉教授)の『意思決定の認知統計学』という本を若い頃に読んで, モンティ・ホール問題と論理的に等しい「3囚人問題」の存在を知って以来, 結構この話が好きで, 自分が担当する講義(1年生向けの「統計と確率」)でも取り上げています.

3囚人問題 [Gardner 1959]

ちなみに以下は私のオリジナル! 「3人の恐いおじさん問題」.  3囚人問題やモンティ・ホール問題の理解の助けにと思って考え出しました.  我ながらびみょ～です😆

3人の恐いおじさん問題 [筆者 2020]