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AI DATA VESSEL サポートページ

URL は http://www.kunihikokaneko.com/a/ai.html

名称: AI DATA VESSEL

講師: 金子邦彦


理念

この講座で行うこと

運営の指針


ご準備いただきたいもの

参考 Web ページ


計画

座学と演習(Windowsパソコン, RaspberryPi を使用)の組み合わせを特徴とします。 演習の実施形態については、初回に相談します


資料


9回目、顔検知、顔識別

事前のインストール作業

Windows のコマンドプロンプトを管理者として開き 「activate ai」を実行したのち、 その管理者として開いたコマンドプロンプトを用いて、 次の資料の中の「Microsoft Build Tools, Dlib, msgpack のインストール」と「Dlib, face_recognition, msgpack, geopandas のインストール」の部分を行っておくこと

この資料の中「activate keras」とある部分は無視してください

Windows で, Anaconda をインストールし、隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る(Chocolatey を利用)

※ 講座の時間中にファイルの回覧などを行う場合があります

顔検出、顔のランドマーク検知

表情判定

顔識別

肌色部分の抽出


7, 8回目 (12/6) :コンピュータビジョンと OpenCV、一般物体認識、画像セグメンテーション

復習: 第4回の資料「Python の numpy」を読み返し、「配列」について復習しておくこと

準備:Raspberry Pi は、必要になったときに連絡します。お待ちください

準備:この回では「カメラ」があると便利です。カメラ内蔵のノートパソコン、あるいは USB カメラです(なくても、実習はできます)

準備:準備作業(以前行ったもの)を終えていない人は終えておくこと

Windows で, Anaconda をインストールし、隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る(Chocolatey を利用)

準備:次の資料で「この Web ページで説明のために使用するビデオ」のところにある指示「 sample2.mp4, 1-1.avi, 00008.MTS を、C:\image の下に保存 」を終えておくこと

説明資料: Python + OpenCV でビデオを表示してみる * 今後、ソフトウエアのインストールなどの事前準備は、予習とすることがあります。 予習は、当日の朝まで掲載します


6回目 (11/26) :強化学習を動かしてみる

5回目 (11/22) :モジュール, パッケージ, Python 環境,ニューラルネットワークの処理手順

4回目 (11/8) : 配列(アレイ), 画像, Keras と TensorFlow のインストールと動作確認

3回目 (11/5) :Python 開発環境

2回目 (10/29) :Python プログラミング演習、プログラミングと情報システム

1回目 (10/11) :人工知能とは何か、人工知能で我々の暮らしはどのように変わるのか

資料


参考資料 (10/5更新)

  1. 小型コンピュータ Raspberry Pi に最新の OS をインストールする

  2. Raspberry Pi で TenforFlow 1.11, Keras 2.2.4, OpenCV, Dlib, その他関連ソフトウエア環境を整える

スケジュール

・10月11日 15:30~
・10月29日 15:30~
・11月5日  15:30~
・11月8日  15:00~
・11月22日 16:00~
・11月26日 15:30~
・12月6日 13:30~16:45 (2コマ)
・12月10日 15:30~
・12月17日 15:30~

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)