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人工知能ハンズオン
TensorFlowコトハジメ
静岡Developers勉強会
はじめに
 本資料は静岡Developers勉強会のための資料です。
 教育の外部経済効果 『なぜ勉強をするのか?』
教育のメリットは教育を受ける本人だけでなく、社会全体に及びます。
国民の三大義務は、教育、納税、労働
NHK 「テストの花...
静岡Developers勉強会について
2008辺りから全国でIT勉強会ブームが起き始める。
2009年に静岡ITPro勉強会の第1回が行われる。
名前に「ITPro」と付くようにシステム管理者向けであったため、
開発者向けの勉強会が欲しいと2...
静岡Developers勉強会について
アーリーアダプターあたりを狙っていきたい。
参照:消費者には《層》がある
今回の勉強会について
・会場利用条件が「産業を担う人材の育成・支援」なので、その立ち振る舞いでお願いします。
・会場は片付けまでが17:30となっていますので、17:15から片付けします。
懇親会は15:00あたりに人数を確認します。場所を決め...
自己紹介
 やじゅ@静岡・・・漢字名は「八寿」
平口 八寿人(Twitter:yaju) http://yaju3d.hatenablog.jp/
アラフォーエンジニア、元MSMVP 2010-2012
静岡県島田市のSLが通る川根温泉近くに...
人工知能の話題について
最近の話題 話題に事欠かない
・ グーグルのAI「AlphaGo」、人間との囲碁対局で最終戦も制す--4勝1敗で勝ち越し
・ 人工知能に仕事が奪われる
・ 人工知能を使った自動走行車
・ IBM 人工知能「ワトソン」、ク...
人工知能のレベル
世の中で人工知能と呼ばれるものを整理すると、次の4つのレベルに分けることがで
きるでしょう。人工知能テクノロジーの現状と可能性
・ レベル1 … 単純な制御プログラム
(温度の変化に応じて機能するエアコンや冷蔵庫など)
・ レ...
人工知能のレベル
簡単に例えるなら
レベル1…「言われた通りにやるアルバイト」
レベル2…「自分の頭を使って言われた通りにやる一般社員」
レベル3…「教えられた着眼点でうまいやり方を見つける課長」
レベル4…「着眼点も自分で見つけるマネジャー」
人工知能の歴史
人工知能の研究の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返し
人工知能(Artificial Intelligence/AI)という言葉が生まれたのは1956年です。
・ 第1次のAIブーム(1956〜1960年代):探索・推論の...
人工知能の歴史
・ 冬の時代(1995年ごろ~)
基礎研究は継続、インターネット時代へ
1997 AIチェス カスパロフ vs. Deep Blue
2005年6月 Bonanza ver 1.0(コンピュータ将棋のプログラム)
2012年1月...
シンギュラリティ(数学的特異点)
数学的には0.9を1000回掛けるとほぼ0だが、
1.1を1000回掛けると非常に大きな数(10の41
乗)になることから、掛け合わせる数が1.0をわ
ずかでも越えると、いきなり無限大に発散する。
そのことから...
シンギュラリティ(技術的特異点)
コンピュータ技術や生命科学など の進歩、発展によって、科学
技術が自らより優れた科学技術を作れるようになるポイントを
指す。このポイントを超えると進化は無限大に発散する。
シンギュラリティーは2045年頃に達成...
AI囲碁ソフト「AlphaGo」
米Google傘下のGoogle DeepMindが開発
AI囲碁ソフト「AlphaGo」が、世界トップ級のプロ囲碁棋
士プロ棋士の李世ドル(イ・セドル)九段に4勝1敗で、
AIが人間に勝利
チェス(10^12...
AI囲碁ソフト「AlphaGo」
AlphaGoは従来の囲碁ソフトのような囲碁に特化してプログラムされた専用
品ではなく、あらゆる問題に応用できる汎用的なAIである。
その為、実は囲碁のルールは組み込まれていない。
人間の脳の構造をソフトウェア...
AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス
0歳 1976年 ロンドンにておもちゃ屋の息子として生まれる。 参照:WIRED VOL.20
4歳 チェスに没頭し、始めて2週間も経たないうちに大人を負かすようになった。
6歳 ロンドンのU-8大会...
AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス
ケンブリッジ大学コンピューターサイエンス学部の試験に合格する(入学は16歳
になってからという条件)、「AmigaPower」誌のゲーム・コンテストで2位となりポピ
ュラスで有名なゲーム会社ブルフロッ...
AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス
2005年 ケンブリッジ大学の博士課程へ進学して脳神経科学の研究をスタート。
「人工知能を研究するためには、まず人間の脳を研究するべき」と考えた。
2007年 論文が『Science』誌が選ぶ10大ブ...
ディープラーニング(英: deep learning)
ディープラーニング(深層学習)は、画像などの特徴をコンピュー
ター自ら抽出して、モデルを自動生成する手法である。
人間の脳を模したシステム「ニューラルネットワーク」を複数組み
合わせ多層に...
ディープラーニング(英: deep learning)
DeepLearningとはなんぞや 数式を使わないで説明
Deep Learning - 株式会社ウサギィ
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践
ライブラリ/フレームワーク
ディープラーニングの代表的なライブラリ/フレームワーク
・ TensorFlow:Googleが開発
・ Chainer:東京大学発ベンチャーPFI(Preferred Infrastructure)
が開発
・ C...
Deep関連
 DeepMind ・・・ AlphaGOなど人工知能によるゲーム開発
 DeepDream ・・・ 人工知能が見る夢 オンライン版
 DeepFace ・・・ ほぼ人間レベルの顔認証技術(Facebook)
 DeepP...
クラウドサーバー
・Google Cloud Platform(GCP) 「Cloud Machine Learning」
TensorFlowベースで、例えば1日かかってたような機械学習の処理が、数分か
ら数十分で試せるようになるようになりま...
戯言
 人工知能は職を奪う?
リクルート社の石山洸さん「まるでレンジでチンをするように誰でも簡単にコンピューター
に機械学習をして、その成果を活用するデーターサイエンティストになれる時代が近づい
ている。そんな中、データーサイエンティストが職...
戯言
 「適度な不一致」という理論
買い物は“おまかせ”スタイルで!? ~広がる目利きビジネス~
好きな色それだけを集めていると今まで同じだと思って見向きをしなくなる。また
全然違うものを入れてくるとこれまた自分に合ってないと思う。
2色は同...
戯言
 損失回避
損する可能性がある時、本当は保険をかけるべきなのにギャンブルをしてしまう。
確実に損した方がいいのに損しない可能性があったらそちらにかけてしまう。
人間のリスクに対する態度というのは必ずしも合理的ではない。
 漢字と日本人...
ブログネタ
 TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する
 Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する
 ご注文はDeep Learningですか?
 ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか...
関連ネタ
 自動運転カーの車載コンピューターの中でNVIDIAの次世代GPUが動きまくっている
「MacBook Pro 150台分のディープラーニング性能」「世界一パワフルな人工知能エンジ
ン」と表現している。
 人工知能は販売員の仕事を...
ハンズオンスケジュール予定
13:50 TensorFlowコトハジメ 概要
14:30 TensorFlowコトハジメ フィボナッチ数列
15:00 TensorFlowコトハジメ 八百屋で勾配降下法、八百屋で識別問題
16:00 Tenso...
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人工知能ハンズオン

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静岡Developers勉強会の人工知能ハンズオンの資料となります。

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人工知能ハンズオン

  1. 1. 人工知能ハンズオン TensorFlowコトハジメ 静岡Developers勉強会
  2. 2. はじめに  本資料は静岡Developers勉強会のための資料です。  教育の外部経済効果 『なぜ勉強をするのか?』 教育のメリットは教育を受ける本人だけでなく、社会全体に及びます。 国民の三大義務は、教育、納税、労働 NHK 「テストの花道」 タイトルバック
  3. 3. 静岡Developers勉強会について 2008辺りから全国でIT勉強会ブームが起き始める。 2009年に静岡ITPro勉強会の第1回が行われる。 名前に「ITPro」と付くようにシステム管理者向けであったため、 開発者向けの勉強会が欲しいと2010年に発足。 ・ 2010年:「Programming in Haskell」 ・ 2011年:「JavaScript: The Good Parts」 ・ 2012年:「HTML5&CSS3実践入門」、「GitHubハンズオン」、「node.jsハンズオン」 ・ 2013年:「入門 機械学習」 ・ 2014年:「実践 コンピュータビジョン」 ・ 2015年:「UnityとBlenderハンズオン」 ・ 2016年:「人工知能ハンズオン TensorFlowコトハジメ」 Virtual Realityにも興味があるので、次回はVRかも知れない。 「STEALTH VR」はiPhone にも対応していて価格も1万円台と安い
  4. 4. 静岡Developers勉強会について アーリーアダプターあたりを狙っていきたい。 参照:消費者には《層》がある
  5. 5. 今回の勉強会について ・会場利用条件が「産業を担う人材の育成・支援」なので、その立ち振る舞いでお願いします。 ・会場は片付けまでが17:30となっていますので、17:15から片付けします。 懇親会は15:00あたりに人数を確認します。場所を決めてないので、いいところがあれば教えてね。 ・ ハンズオンでは一定の人向けに時間調整しながら進めるので、出来る人は先へ進めて下さい。 ・ 時間内に全て終わらなかった場合、次回の開催を予定します。作業より理解優先で! ・ 分からない人は周りの方に聞いてみてください。きっと答えてくれる人がいるはずです。 ・ 授業と違って間に休憩時間は設けないので、トイレ休憩などご自由に行ってください。 ・ TensorFlowとJupyterが動作出来なかった人はいますか? 私のAWS EC2のサイトが使えると思います。
  6. 6. 自己紹介  やじゅ@静岡・・・漢字名は「八寿」 平口 八寿人(Twitter:yaju) http://yaju3d.hatenablog.jp/ アラフォーエンジニア、元MSMVP 2010-2012 静岡県島田市のSLが通る川根温泉近くに在住 「サザエさんのじゃんけん データ分析」 32勝9敗9分(勝率0.78)
  7. 7. 人工知能の話題について 最近の話題 話題に事欠かない ・ グーグルのAI「AlphaGo」、人間との囲碁対局で最終戦も制す--4勝1敗で勝ち越し ・ 人工知能に仕事が奪われる ・ 人工知能を使った自動走行車 ・ IBM 人工知能「ワトソン」、クイズ番組でチャンピオンになった ・ 人工知能「東ロボくん」、センター試験模試で「偏差値57.8」 ・ 人工知能がレシピを生みだす!? IBMが生んだ「シェフ・ワトソン」 ・ 人工知能が小説執筆 文学賞で選考通過 ・ ソフトバンクの人型ロボット「Pepper」の対話力をIBM人工知能ワトソンで強化 ・ ディープラーニング(Deep Learning 深層学習) 人工知能が飛躍的に向上したフレームワーク
  8. 8. 人工知能のレベル 世の中で人工知能と呼ばれるものを整理すると、次の4つのレベルに分けることがで きるでしょう。人工知能テクノロジーの現状と可能性 ・ レベル1 … 単純な制御プログラム (温度の変化に応じて機能するエアコンや冷蔵庫など) ・ レベル2 … 対応のパターンが非常に多いもの (将棋のプログラムや掃除のロボット、質問に答える人工知能など) ・ レベル3 … 対応パターンを自動的に学習するもの (検索エンジンやビッグデータ分析で活用される。機械学習を取り入れたものが多く、 特徴量は人間が設計する) ・ レベル4 … 対応パターンの学習に使う特徴量も自力で獲得するもの (ディープラーニングを取り入れた人工知能が多く、高度な分析が可能)
  9. 9. 人工知能のレベル 簡単に例えるなら レベル1…「言われた通りにやるアルバイト」 レベル2…「自分の頭を使って言われた通りにやる一般社員」 レベル3…「教えられた着眼点でうまいやり方を見つける課長」 レベル4…「着眼点も自分で見つけるマネジャー」
  10. 10. 人工知能の歴史 人工知能の研究の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返し 人工知能(Artificial Intelligence/AI)という言葉が生まれたのは1956年です。 ・ 第1次のAIブーム(1956〜1960年代):探索・推論の時代 迷路やパズルを解いたり、難しい定理を証明する人工知能が登場 ・ 冬の時代(機械翻訳無理!基礎研究は継続) 1966年 ELIZA (人工無能) ・ 第2次のAIブーム(1980年代):知識の時代 エキスパートシステム(特定領域の知識について質問に答えたり問題を解いたりするプログラ ム)が世界中の企業で採用されるようになり、知識表現がAI研究の中心となった。 第五世代コンピュータプロジェクト:通商産業省が570億円 1981年~1991年 第五世代コンピュータプロジェクトは様々な目標を達成することなく完了。 関係ないが、シグマ計画も日本語で使えるUNIXツールの標準規格をつくろうとして失敗。
  11. 11. 人工知能の歴史 ・ 冬の時代(1995年ごろ~) 基礎研究は継続、インターネット時代へ 1997 AIチェス カスパロフ vs. Deep Blue 2005年6月 Bonanza ver 1.0(コンピュータ将棋のプログラム) 2012年1月 第1回電王戦 故米長元名人vs.ボンクラーズ ・ 第3次のAIブーム(2013年〜):機械学習・表現学習の時代 ウェブとビッグデータの発展 計算機の能力の向上 Deep Learning(深層学習) 参照:人工知能の未来 ディープラーニングの先にあるもの 東京大学 松尾 豊
  12. 12. シンギュラリティ(数学的特異点) 数学的には0.9を1000回掛けるとほぼ0だが、 1.1を1000回掛けると非常に大きな数(10の41 乗)になることから、掛け合わせる数が1.0をわ ずかでも越えると、いきなり無限大に発散する。 そのことから「特異点」と呼ばれている。
  13. 13. シンギュラリティ(技術的特異点) コンピュータ技術や生命科学など の進歩、発展によって、科学 技術が自らより優れた科学技術を作れるようになるポイントを 指す。このポイントを超えると進化は無限大に発散する。 シンギュラリティーは2045年頃に達成され、これまでの世界とは まったく異なる、不連続な世界がやってくる、とカーツワイルは 予測している。
  14. 14. AI囲碁ソフト「AlphaGo」 米Google傘下のGoogle DeepMindが開発 AI囲碁ソフト「AlphaGo」が、世界トップ級のプロ囲碁棋 士プロ棋士の李世ドル(イ・セドル)九段に4勝1敗で、 AIが人間に勝利 チェス(10^120)や将棋(10^220)と比べ囲碁の対局の展 開パターンは10^360と桁違いに多く、人間の優位があ と10年は続くと見られていただけに、この結果が世界 に与えた衝撃は計り知れない。
  15. 15. AI囲碁ソフト「AlphaGo」 AlphaGoは従来の囲碁ソフトのような囲碁に特化してプログラムされた専用 品ではなく、あらゆる問題に応用できる汎用的なAIである。 その為、実は囲碁のルールは組み込まれていない。 人間の脳の構造をソフトウェア的に模倣した「ディープラーニング(深層学 習)」と呼ばれる先端技術を用いて開発された。 過去にプロ棋士が打った3千万種類の局面の画像データを読み込み、その 中から自らパターンを発見して学習し、さらに自分自身との対戦を何回も繰 り返す「強化学習」を行うことで人間の直感に近い能力を手に入れた。 コストは莫大:AlphaGoの運用料金は30億円以上?
  16. 16. AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス 0歳 1976年 ロンドンにておもちゃ屋の息子として生まれる。 参照:WIRED VOL.20 4歳 チェスに没頭し、始めて2週間も経たないうちに大人を負かすようになった。 6歳 ロンドンのU-8大会のチャンピオン 8歳 チェスの賞金200ポンドで初めてコンピュータ(ZXスペクトラム)を手に入れプログラムを勉強 9歳 英国のU-11チームのキャプテンを務める。世界第2位の原動力 11歳 ゲームをつくるためにコモドール社「Amiga」を購入 地元の総合大学で初めて人工知能に出会う。チェスはAmigaに学ばせるには複雑すぎたので、 オセロゲームを行う人工知能を書いて、弟を負かせる。 13歳 同年代で世界第2位のチェスプレーヤーになった チェスよりコンピュータの方が面白いと確信する 14歳 GCSE(英国の一般中等教育修了証)を獲得 15歳 数学のAレヴェル DNA発見の物語を描いた映画「The Race For The Double Helix」を観て ケンブリッジ大学へ入学を希望するようになる。
  17. 17. AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス ケンブリッジ大学コンピューターサイエンス学部の試験に合格する(入学は16歳 になってからという条件)、「AmigaPower」誌のゲーム・コンテストで2位となりポピ ュラスで有名なゲーム会社ブルフロッグのピーター・モリニュー率いる開発部門 で働く機会を得たため、そこで入学までの1年間を過ごすことにした。 16歳 高等数学・物理学・化学の単位を取得 17歳 数百万の販売数を誇る「テーマパーク」というシミュレーションゲームを開 発、また2年飛び級でケンブリッジ大学を卒業。 モリニューの新しい会社「ライオンヘッド・スタジオ」というゲーム会社に就職 18歳 スタジオ、エリクサーを立ち上げる。 その会社は60人のスタッフが働くまでに成長し、一定の成功を収めた。
  18. 18. AlphaGoを作った天才デミス・ハサビス 2005年 ケンブリッジ大学の博士課程へ進学して脳神経科学の研究をスタート。 「人工知能を研究するためには、まず人間の脳を研究するべき」と考えた。 2007年 論文が『Science』誌が選ぶ10大ブレークスルーに選ばれる。 その後、MITとハーバード大学で客員研究員として勤務する。 2011年 人工知能を研究・開発ベンチャー企業「DeepMind Technologies」を創設 DeepMindが開発したAIがブロック崩しをプレイしながら学習していく動画を公開 ゲーム攻略で人間を超えた人工知能、その名は「DQN」 2014年 Googleに500億円超という巨額で買収 2016年 AlphaGOがプロ囲碁棋士プロ棋士の李世ドル(イ・セドル)に勝利
  19. 19. ディープラーニング(英: deep learning) ディープラーニング(深層学習)は、画像などの特徴をコンピュー ター自ら抽出して、モデルを自動生成する手法である。 人間の脳を模したシステム「ニューラルネットワーク」を複数組み 合わせ多層にして使う。 原型は日本人が開発(1979年福島邦彦氏「ネオコグニトロン」) グーグルが2012年に「コンピューターが猫を認識できるようにな った」と発表したことで大きな話題になった。 [ScienceNews2016] 動画 ディープラーニング 最先端の人工知能アルゴリズム
  20. 20. ディープラーニング(英: deep learning) DeepLearningとはなんぞや 数式を使わないで説明 Deep Learning - 株式会社ウサギィ Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践
  21. 21. ライブラリ/フレームワーク ディープラーニングの代表的なライブラリ/フレームワーク ・ TensorFlow:Googleが開発 ・ Chainer:東京大学発ベンチャーPFI(Preferred Infrastructure) が開発 ・ Caffe:アメリカのカルフォルニア大学バークレー校のBVLC (Berkeley Vision and Learning Center)を中心に開発 その他 ディープラーニング フレームワーク - Wikipedia
  22. 22. Deep関連  DeepMind ・・・ AlphaGOなど人工知能によるゲーム開発  DeepDream ・・・ 人工知能が見る夢 オンライン版  DeepFace ・・・ ほぼ人間レベルの顔認証技術(Facebook)  DeepPose ・・・ 人間のポーズ・姿勢分析
  23. 23. クラウドサーバー ・Google Cloud Platform(GCP) 「Cloud Machine Learning」 TensorFlowベースで、例えば1日かかってたような機械学習の処理が、数分か ら数十分で試せるようになるようになります。 無料枠の$300 GCPの無料アカウントでは1regionにつきvCPU8個までに制限されている Distributed TensorFlow を Google Cloud Platform で動かしてみる ・ドワンゴ ディープラーニング専用GPUサーバ「紅莉栖(くりす)」 打倒『AlphaGo』! ドワンゴ川上会長も本気出したコンピューター囲碁ソフト『 DeepZenGo』プロジェクト始動
  24. 24. 戯言  人工知能は職を奪う? リクルート社の石山洸さん「まるでレンジでチンをするように誰でも簡単にコンピューター に機械学習をして、その成果を活用するデーターサイエンティストになれる時代が近づい ている。そんな中、データーサイエンティストが職を失うのではないか、あるいは人工知 能によって人々が職を失う心配がないかと危惧する人もいる。だが、なくなる仕事ではな く、生まれる仕事に注目をするべき。「ITが広まった時にも多種多様な新しい職業が生ま れた」 人と機械はどこまで近づくのか?最先端の科学者らが語る『機械で能力を拡張し始めた 人類』 医療用麻酔ロボット、医者の職を奪うとして市場から追い出される。  人工知能のブラックボックス化? 人工知能は知能のOS(オペレーションシステム)ということが出来るかも知れない。 特徴表現学習のアルゴリズムがブラックボックス化され学習済みの製品だけが製造・販 売されるとリバースエンジニアリングで分解したり動作を解析したりすることが不可能。
  25. 25. 戯言  「適度な不一致」という理論 買い物は“おまかせ”スタイルで!? ~広がる目利きビジネス~ 好きな色それだけを集めていると今まで同じだと思って見向きをしなくなる。また 全然違うものを入れてくるとこれまた自分に合ってないと思う。 2色は同じで1つ違う。自分によって新しい発見ができる適度な不一致。  記憶のミステリー サイエンスZERO 大脳皮質は寝ているときに海馬で起こっていることを復習してリプレイし、大脳 皮質に記憶を固定している  日本人は何でも取り込んでしまうのが得意 日本文化的なものも平行して温存されており、結構器用なシステムになってい る。外来物に圧倒されるわけでもなく、かといって排他的になるわけでもなくて 調和してしまう。白黒をはっきりつけないでまぁまぁまぁという感じ。
  26. 26. 戯言  損失回避 損する可能性がある時、本当は保険をかけるべきなのにギャンブルをしてしまう。 確実に損した方がいいのに損しない可能性があったらそちらにかけてしまう。 人間のリスクに対する態度というのは必ずしも合理的ではない。  漢字と日本人 言語とは一般に音声があって文字はそれを表すものだが、日本語は逆で、文字 が主で音声は従、というおそらく世界でただ一つの奇妙な言語(筆者は畸(奇)形 と形容している)ということ
  27. 27. ブログネタ  TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する  Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する  ご注文はDeep Learningですか?  ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか? 〜準備編〜  ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜  【アニメ版】ディープラーニングで○○したよまとめ  TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する  続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別  TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成  ディープラーニング(TensorFlow)を使用した株価予想  ディープラーニング(TensorFlow)を使用した株価予想 ~その2~  競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件
  28. 28. 関連ネタ  自動運転カーの車載コンピューターの中でNVIDIAの次世代GPUが動きまくっている 「MacBook Pro 150台分のディープラーニング性能」「世界一パワフルな人工知能エンジ ン」と表現している。  人工知能は販売員の仕事を奪うのか 量の人工知能、質の販売員  al+は人格をコピーして、あなたの代わりに仕事をするクラウド上の人工知能アバター  人工知能が「写真+絵」を劇的アーティスティックにミックスするサービスが話題
  29. 29. ハンズオンスケジュール予定 13:50 TensorFlowコトハジメ 概要 14:30 TensorFlowコトハジメ フィボナッチ数列 15:00 TensorFlowコトハジメ 八百屋で勾配降下法、八百屋で識別問題 16:00 TensorFlowコトハジメ 手書き文字認識(MNIST)による多クラス識別問題 (未定) TensorFlowコトハジメ Automatic Colorization(白黒画像に彩色) 17:15 片付け 17:30 終了 大変分かりやすい資料 公開してくれた GDC京都上野山さんに感謝!
  30. 30. 終了 ご清聴ありがとうございました!

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