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AI データマネジメント講座

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AI データマネジメント講座」では AI社会を担う人材(AI人材)を養成します

「AI時代に活用できる能力を身につけたい」.そうした人が集まる24回の講座である. 2018年10月に開始した.来年度の継続開講を予定している. 最新のAIの技術の実習、グループワーク等によるAI活用実習を行う. そのための教材は広く公開している(クリエイティブコモンズ BY NC SA としている).

URL は https://www.kkaneko.jp/a/ai.html

名称: AI データマネジメント講座

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


後半パート

原則、週1回の開催。月曜日か木曜日。15時30分スタート。

  • 7/29

    8回目

    7回目

    6回目

    Linux の操作技術,その他

  • ラスベリーパイのセットアップと動作確認

    動かない人」

  • グループ発表.

    「4回目」のときの宿題は,「提出期限は 7/1 を目安とします 」と案内しています. これを使います

    1人:

    1. タイトル,氏名,所属
    2. 「誰に使ってもらうか」,「どう役に立つか」
    3. 成功の鍵: 「成功のために,グループで,一番努力したいこと」は何か
    4. 現在の準備状況

      使用する機材,ソフトウエア

    5. 競合優位: 「たくさんある類似のものの中で,『何が優れている』とアピールしたいか」

    6. 確証: 「競合優位」で書いたことを,確かめる方法

    7. 実験項目

    8. 実験結果がどうなれば成功か

    9. 「コンピュータビジョン」の技術のうち,役に立ちそうなもの(前回内容)

    10. 「コンピュータビジョン」の技術だけでは足りないもの

    11. 「コンピュータビジョン」の技術だけでは足りないものについて,何を使うかを決めていますか

    5回目

    4回目

        

    1. 今後の取り組み内容を明らかにする(グループワーク)

      取り組み内容: 何を実験するかを明らかにする.既存の技術の何を組み合わせるのかを仮に決めておく.

      資料: 見やすいプレゼンテーション資料 [PDF版], [パワーポイント版], [HTML版]

      課題:グループワーク(2名). プレゼンテーション資料を作成しなさい.提出期限は 7/1 を目安とします

      1人:

      1. タイトル,氏名,所属
      2. 「誰に使ってもらうか」,「どう役に立つか」
      3. 成功の鍵: 「成功のために,グループで,一番努力したいこと」は何か
      4. 現在の準備状況

        使用する機材,ソフトウエア

      5. 競合優位: 「たくさんある類似のものの中で,『何が優れている』とアピールしたいか」

      1人:

      1. 確証: 「競合優位」で書いたことを,確かめる方法

      2. 実験項目

      3. 実験結果がどうなれば成功か

      4. 「コンピュータビジョン」の技術のうち,役に立ちそうなもの(前回内容)

      5. 「コンピュータビジョン」の技術だけでは足りないもの

      6. 「コンピュータビジョン」の技術だけでは足りないものについて,何を使うかを決めていますか

    2. 自然言語処理

      説明資料: 形態素解析と構文解析 [パワーポイント版], [PDF版]

      説明資料: Google の翻訳サービスを使ってみる [パワーポイント版], [PDF版]

    3. コンピュータビジョン

    3回目

    グループワーク課題: 利用する既存の技術を考える

    2回目

    サイト内の関連 Web ページ

    1回目

    宿題:今日の討論を受けて,「春休み課題」をより良く書き直して提出しなさい (6/3 まで)


    前半パート

    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

    14回目、小型コンピュータ Raspberry Pi で人工知能を動かしてみる

    第13回目の続き

    13回目、小型コンピュータ ラズベリーパイ(Raspberry Pi)の セットアップ (3/12)

    をご準備ください
    1. 資料: Raspberry Pi を使ってみる [PDF版], [パワーポイント版]
    2. 資料: リモート接続ソフト MobaXterm Personal 版のインストール(Windows 上)
    3. 資料: Raspbian (2019-06-20版)をダウンロードし SD カードに書き込む
    4. 資料: Windows パソコンからラスベリーパイ(Raspberry Pi)のアプリを開く
    5. 資料: Raspberry Pi で virtualenv, TenforFlow 1.11, Keras 2.2.4 をインストール

    12回目、データセットの取り扱い

    11回目、グループワーク

    次の理念のもと進めています.

    説明資料:PDF版 , パワーポイント版

    いままでの資料を振り返りながら、人工知能+データベース+コンピュータビジョン/データのビジュアライゼーションを使って、試してみたい実験試しに作ってみたいアプリケーションプログラムを考えなさい

    さまざまな分野を考えることができる。ゲーム、映画・テレビ、画像やビデオを使うオンラインサービス、セキュリティ、工場等での製品検査、交通(自動運転、交通流観測、車両誘導など)、セキュリティ、個人認証、ロボット


    10回目、顔のランドマーク、頭部の向きの推定、瞳孔の検出

    虹彩と 68 ランドマークについて

    頭部の向きの推定

    頭部の向きの推定

    瞳孔の検出

    9回目、顔検出、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「MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール」と「Dlib のインストール」の部分を行っておくこと

    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)

    ※ 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出

    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

    2019年度
    ・5/23
    ・5/27
    ・6/3
    ・6/10
    ・6/24
    ・7/1
    ・7/18
    ・7/22
    
    
    2018年度
    ・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~
    ・1月7日 15:30~
    ・2月18日 15:30~
    ・3月12日 16:00~
    

    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)