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授業「情報システム工学特論」サポートページ

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「情報システム工学特論」では 情報システムのスペシャリストを養成します

授業名：　情報システム工学特論

担当者：　金子邦彦

URL: https://www.kkaneko.jp/a/cs.html

行うこと

第15回授業

第14回授業

Python の主な機能，Pythonで人工知能

第12回授業

  • Anaconda を使っているときの事前準備

    Anaconda Prompt を管理者として開き，次のコマンドを実行 

    conda install tensorflow
conda install keras

  • 次のプログラムによる演習実施．エラーメッセージが出た場合には個別対応．

  • ニューラルネットワークの仕組み

    説明資料: 説明資料 [PDF版], [パワーポイント版],

    ニューラルネットワークを作るプログラム 

    import tensorflow as tf 
import keras 
from keras.models import Sequential
m = Sequential()

from keras.layers import Dense, Activation
import keras.optimizers
m.add(Dense(units=64, input_dim=4))
m.add(Activation('relu'))
m.add(Dense(units=3))
m.add(Activation('softmax'))
m.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
          optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

    ニューラルネットワークの確認表示 

    print(m.summary())

    ニューラルネットワークの学習を行うプログラム 

    import numpy as np
x = np.array(
[[0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 1],
 [0, 0, 1, 0],
 [0, 0, 1, 1],
 [0, 1, 0, 0],
 [0, 1, 0, 1],
 [0, 1, 1, 0],
 [0, 1, 1, 1],
 [1, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 1],
 [1, 0, 1, 0],
 [1, 0, 1, 1],
 [1, 1, 0, 0],
 [1, 1, 0, 1],
 [1, 1, 1, 0],
 [1, 1, 1, 1]])

y = np.array(
[0, 
 0, 
 0, 
 2,
 0,
 1, 
 0,
 0, 
 0,
 0,
 1,
 0,
 2,
 0,
 0,
 0])

m.fit(x, keras.utils.to_categorical(y), epochs=500)

    ニューラルネットワークを使ってみる 

    m.predict( np.array([[0, 1, 0, 1]]) )

    第1層と第2層の間の結合の重みを表示 

    m.get_weights()[2]

  • ニューラルネットワークのデモサイト

    ラズベリーパイは使わずに Windows パソコンで行う．Webブラウザを使う．

    http://playground.tensorflow.org

    第10回授業

  • R システムまとめ演習

  • コンピュータビジョンに関するクラウドサービス の紹介

    Microsoft Cognetive Service を動かす

    説明資料: 説明資料 [PDF版], [パワーポイント版],

    さまざまな機能がある． https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/computer-vision/ で確認できる

    第9回授業

    第8回授業

    第8回授業

    第7回授業

    第6回授業

    Rシステム

    グラフ、要約統計量

    機械学習

    平均と分散、分布

    第5回授業

    学ぶトピックス：オンライン地図サービス OpenStreetMap, マーカー、Folium、地図アプリ

    1. PyCharm を起動，設定

      パソコン実習資料: Python で Google Firebase の Cloud Firestore （クラウド・ファイアストア）を使ってみる

      「Windows の PyCharm でシステム Python（Windows にインストールした Python）を使う」までを行う。※「Windows の PyCharm で virtualenv の Python 環境を使う」は行わない

    2. folium の実習

      パソコン実習資料:（金子研）: マーカー付きの OpenStreetMap 地図（Python + leaflet.js + folium を使用）

      パソコン実習資料:（金子研）: マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図（Python + leaflet.js + folium を使用）

      使用するデータ: photo-2017-12-03

      緯度経度のデータファイルから、マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図を生成

      パソコン実習資料:（金子研）: 緯度経度などのデータファイルから，マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図を生成

      パソコン実習資料:（金子研）: その２

    3. OpenStreetMap の実習

      OSMBuilding を用いて、OpenStreetMap の福山大学周辺など、いろいろな場所の3次元地図を見てみる

      パソコン実習資料:（金子研）: オンラインサービスの F4map を使って 3次元地図を見てみる

      パソコン実習資料:（金子研）: オンラインサービスの OSMBuilding を使って 3次元地図を見てみる

      OpenStreetMap のIDエディタを使って地図を編集

      パソコン実習資料:（金子研）: OpenStreetMap のエディタを使って地図を編集

    第4回授業

    学ぶトピックス：JSON, Google Cloud FireStore, PyCharm

    残り時間の演習：プログラミングの基礎を演習で学ぶ

    第3回授業

    学ぶトピックス：Web サーバ、リクエストURL、Dash

    第2回授業

    学ぶトピックス：開発環境、ライブラリ、式の抽象化と関数

    実習のゴール： Windows パソコンで Python 環境が整う。Python の拡張機能である「モジュール」の便利な機能を実感する

    1. Python を使ってみる（paiza.IOを使用）(15分)

      説明資料:[パワーポイント版], [PDF版]

      説明ビデオ:Python を使ってみる（paiza.IOを使用）（ミニ解説，実演付き）（10分37秒, 説明音声つき) [mp4 版],

    2. Python の標準ライブラリを使ってみる（paiza.IOを使用）(15分)

      説明資料:[パワーポイント版], [PDF版]

      説明ビデオ:Python の標準ライブラリを使ってみる（paiza.IOを使用）（ミニ解説，実演付き）（5分49秒, 説明音声つき) [mp4 版]

    3. 式の抽象化と関数 (15分)

      説明資料: 式の抽象化，関数 [PDF版], [パワーポイント版],

      説明ビデオ:式の抽象化，関数（ミニ解説，実演付き）（5分31秒, 説明音声つき) [mp4 版]

    4. Windows で Anaconda のインストール (45分)

      説明資料: Windows で Anaconda 3 2018.12 と各種ツール (git, cmake, wget, 7zip など)のインストール o

      説明ビデオなど: Anaconda を Windows マシンにインストール（ミニ実演）（3分45秒, 説明音声つき) [mp4 版], [パワーポイント版], [PDF版]

    第1回授業

    コンピュータはプログラムで動きます． プログラミングはクリエイティブな作業です． 情報システムの制作にもプログラムは欠かせません。

    学ぶトピックス：プログラミング、ソースコード、さまざまなプログラミング言語、オブジェクト、メソッド、引数

    実習のゴール： プログラミングの楽しさを実感する。自分で書いたソースコードが「すぐに動く」ようなオンラインサービスを使い、プログライミングについて理解を深める。

    問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ）