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データベース研究スタート

データベース研究およびデータベース関連分野の研究の「面白さ」をすぐに実感でき,すぐに演習できるようにするための教材を、 「「データベース研究スタート」に関する教材」と題して整備しているところです.

導入教材


Linux のインストール,設定,運用保守,便利な使い方


Linux で環境を整える

・Ubuntu で基本ソフトウエアを整える

・Ubuntu のその他の便利なソフトウエア

・Raspberry Pi で基本ソフトウエアを整える

・Raspberry Pi Desktop (for PC and Mac) で基本ソフトウエアを整える

  • Linux で開発環境やツールを整備 (古い情報ですが参考になると思い公開中)

    ディープラーニング・フレームワーク

    ディープラーニングは、ジェフ・ヒントンが 2006年に見出した、層の浅いニューラルネットワークの組み合わせによる多層性の実現により勃興した分野.

    TensorFlow のインストールおよびその応用例

    TendowFlow (https://www.tensorflow.org/) は、 機械学習のフレームワーク. 節が数値演算、枝が多次元の配列(テンソル)であるような「データフローグラフ (data flow graph)」を特色とする.

    Web ページ: http://tensorflow.org/

    github: https://github.com/tensorflow/tensorflow

    チュートリアル: http://tensorflow.org/tutorials, tutorial: https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials

    arxiv: http://arxiv.org/abs/1603.04467

    whitepaper: http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf

    TensorFlow 1.5 (2018年1月26日): CUDA9 にも対応、CuDNN 7 にも対応.

    tf.contrib.learn, Tensor2Tensor も紹介したいと思っています。

    Keras(インストールおよび応用)

    github: https://github.com/fchollet/keras

    Keras 応用: https://keras.io/applications/

    https://keras.io/ja/

    ・H2O.ai の紹介

    https://www.h2o.ai/download/

    Theano の紹介

    ( 2017.9 に開発の停止がアナウンス)

    Web ページ: http://deeplearning.net/software/theano/index.html

    github: https://github.com/Theano/Theano

    チュートリアル: https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials

    arxiv: http://arxiv.org/abs/1605.02688

    http://deeplearning.net/software/theano/

    CNTK の利用

    Web ページ:

    https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/

    https://github.com/Microsoft/CNTK

    github: https://github.com/Microsoft/CNTK

    チュートリアル: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/dongyu/CNTK-Tutorial-NIPS2015.pdf

    ドキュメント: http://research.microsoft.com/apps/pubs/?id=226641

    Pythonバージョン: 3.4, 2.7

    Chainer, CuPy の利用

    参考 Web ページ: https://chainer.org/

    github: https://github.com/pfnet/chainer

    Chainervr について: https://github.com/chainer/chainercv

    Python について: https://github.com/stitchfix/Algorithms-Notebooks

    Pythonバージョン: 3.4, 2.7

    Caffe2, Decaf, PyCaffe の紹介

    http://caffe.berkeleyvision.org/

    Web ページ: https://caffe2.ai/

    github: https://github.com/caffe2/caffe2
    https://github.com/Yangqing/caffe2

    モデル: https://caffe2.ai/docs/zoo.html https://github.com/caffe2/models

    Pythonバージョン: 3.3, 2.7

    PyTorch, Torch 7 の利用

    Torch 7

    Web ページ: http://torch.ch/

    github: https://github.com/torch/torch7

    チートシート: https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

    チュートリアル: http://torch.ch/docs/getting-started.html#_

    PyTorch

    Web ページ: http://pytorch.org/

    github: https://github.com/pytorch/pytorch

    github: https://github.com/hughperkins/pytorch

    データセット, モデル: https://github.com/pytorch/vision/

    いくつかのフレームワーク類

    Cuda-convnet の利用

    Memory Network


    ディープラーニング・モデル類

    CNN, RNN, GAN, LSTM

    https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md


    ディープラーニング,機械学習応用

    複数のモデルの並立、アンサンブル


    強化学習 OpenAI Gym

    Classification に関する記事

    https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods

    顔検知,表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類


    画像のマッチング,レジストレーション(Image Matching, Image Registration)


    Convolutional Neural Networks の利用

    文字列を扱う CNN


    画像のセグメンテーション(Image Segmentation)


    Python + OpenCV の画像処理プログラム例


    スピーチ



    ビデオデータの操作

  • AVRRIS データ (書きかけ)

    3次元コンピュータグラフィックス(ポリゴン)

    Blender

    マテリアル

    Blenderのアニメーション表現

    Blender ゲームエンジン

    Blender で OpenStreetMap データのダウンロードやインポート


    Python のコンピュータグラフィックス・ゲームエンジン

    Python で表示(マウス操作などで視点操作)


    3次元点群データ,MeshLab


    3次元地図データベース応用(実践,実験トピックスなど)

    GeoTIFF の活用

    GeoTIFF 形式ファイルの取り扱い全般

    GeoTIFF 形式の高さマップ (height map)

    GeoTIFF 形式ファイルの高さマップ (height map) をポリゴン化

    3次元地図システム

    OpenDroneMap, 立体再構成

    Unreal Engine 4

    WebGL + cecium + Python

    A-Frame

    マインクラフト


    インタラクティブ,ダイナミックな地図(OpenStreetMap を利用)

    クリッカブル地図(マーカーなどが付いた地図)

    GoogleStreetView へのリンク

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用


    交通流シミュレーション


    Web スクレイピング

    Web スクレイピングは、Webブラウザの操作の自動化により、Webアプリのテスト、Webにおける種々の操作を所定のプログラム通りに行うことができる技術。


    オープンデータ (Open Data)

    利用条件,出典表示などは各自で確認してください


    doc2vec など


    ラズベリーパイ


    Python


    2次元ゲームエンジン Cocos2d


    Windows でソフトウエアのインストールと設定

    Windows インストール

    Windows Server 2016 Standard のインストールについては,別の Web ページで説明しています.

    ツール

    ツール

    アクセサリ

    インターネット

    エディタ

    グラフィックス,ペイント

    地図情報

    ビデオ

    データベース管理システム

    プログラミング,開発環境

    ライブラリ

    ゲームフレームワーク,ゲームエンジン

    XAMPP

    Docker 類

    MSYS2 その他ツール

    マイクロソフト製品類


    Windows おすすめソフトウエア


    支援用データ(これは研究室向け)

    研究室での独自活動により自前で取得したデータ.研究室活動のため,研究室内部で共有します.ここのデータは,学外への配布はご遠慮ください.

    支援用データ(これは研究室向け)

    VMWare 編


    公開している資料等のご利用について.

    クリエイティブ・コモンズです.

    資料のご利用を歓迎します. 自習でお使い頂いたり,あるいは,グループでお使いいただく(授業や勉強会など)など,大歓迎です. 私の許諾を得ることなく,お使い頂いて構いません. 改変や加工もして頂いてかまいません. 資料等の間違いのご指摘,激励のメッセージなどいただければ励みになります.

    1. 再配布では,無償で相手方に渡してください(お願い)

      再配布は歓迎します. 私がWebページで配布している資料などは, もともと,私のWebページに来れば,簡単にダウンロードできますから, 会社や団体で会費を取って配ったりなどはご遠慮ください. 無料で配ってくださるのは歓迎します. 大学や高校などの学校で,教材としてお使いいただくのも歓迎します.

    2. 剽窃の防止について(お願い)

      グループ学習などでお使いになるとき, 私の資料に第三者の氏名を書き加える,あるいは会社や団体のロゴを書き加えるなどの改変をお考えになるかも知れませんが,剽窃(他人の作品を盗用しているかのような疑いをもたれること)は防止したいです.発表者や紹介者など,私以外の第三者の氏名を加筆して,私の資料をお使いになる場合には, 「金子邦彦の Web サイトで公開されている資料を使っている」のように,一言添えていただくなど,ご配慮ください.

    事情などがございましたら,事前にご相談ください.


    その他,金子邦彦研究室が公開する情報については,次の「サイトマップ 」をご覧下さい

    金子研究室サイトマップ

    http://www.kkaneko.jp/sitemap-j.html

    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)