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AI データマネジメント講座

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。

8回目

7回目

6回目

Linux の操作技術,その他

動かない人

「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.   

  2. 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], [パワーポイント], [HTML]

    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
  3. 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], [PDF]

    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], [PDF]

  4. 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], [パワーポイント]
  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、実習はできる)

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~

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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]