ディープラーニング入門演習（全８回）

資料（動画，スライド）

dn-1. ニューラルネットワーク

人工知能システム（TensorFlow, Keras による説明） [PDF], [パワーポイント], [HTML]

1. テーマ名：人工知能システム
2. 内容：人工知能システムはなぜ大切なのか、ニューラルネットワークの仕組み、学習、検証
3. 事前準備：各自で Google アカウントを取得しておくこと

   Google アカウントの作成手順は、次の動画でも説明している． https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

4. 基礎：ユニット数、エポック数
5. 実習で行うこと：エポック数、ユニット数を変えながら、検証における精度の変化を見る
6. 実習手順

   次の URL を使用

   https://www.tensorflow.org/tutorials

dn-2. 人工知能による画像分類，過学習（TensorFlow, Keras を使用）

人工知能による画像分類，過学習（TensorFlow, Keras による説明） [PDF], [パワーポイント], [HTML]

1. テーマ名：人工知能による画像分類，過学習
2. 内容：ニューラルネットワークによる画像分類、学習曲線（学習と検証のそれぞれでの精度）見て過学習を判断
3. 事前準備：各自で Google アカウントを取得しておくこと

   Google アカウントの作成手順は、次の動画でも説明している． https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

4. 基礎：学習曲線、過学習、過学習を緩和する技術
5. 実習で行うこと：学習曲線の考察、過学習を緩和する技術の確認
6. 実習手順

   次の URL を使用

   https://www.tensorflow.org/tutorials

dn-3. TensorFlow の画像分類のデモ

資料：dn-3. TensorFlow の画像分類のデモ [PDF], [パワーポイント], [HTML]

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

dn-4. TensorFlow の転移学習のデモ

資料: dn-4. TensorFlow の転移学習のデモ [PDF], [パワーポイント], [HTML]

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub

dn-5. 顔情報処理（Dlib，InsightFace を使用）

資料: 顔情報処理（Dlib，InsightFace を使用） [PDF], [パワーポイント], [HTML]

1. テーマ名：顔識別、顔認証
2. 内容：Dlibを用いた顔識別、顔認証
3. 事前準備：各自で Google アカウントを取得しておくこと

   Google アカウントの作成手順は、次の動画でも説明している． https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

4. 基礎：顔識別、データのデータ拡張、顔のランドマーク、顔の特徴ベクトル、顔認証
5. 実習で行うこと：顔のランドマーク、顔認証などを動作させる
6. 実習手順

   次の URL を使用

   実験１: https://colab.research.google.com/drive/1S55yEFiQpdIRdjWbdH0zzEYD5VAfklHd?hl=ja#scrollTo=7JdSy61xJGBv

   実験２: https://colab.research.google.com/drive/13fXJ4f2dF-53YI_6i_rAJl17cuYuLE91#scrollTo=PAJ9H2QqRa

dn-6. ３次元データベース，写真からの３次元再構成（写真測量）（Meshroom を使用）

資料: ３次元データベース，写真からの３次元再構成（写真測量）（Meshroom を使用） [PDF], [パワーポイント], , [HTML]

1. テーマ名：３次元データベース，写真からの３次元再構成（写真測量）
2. 内容：写真をもとに、立体再構成（写真測量）を行う。
3. 事前準備：NVIDIA GPU 搭載のパソコンが必要である
4. 基礎：画像の特徴点、Structure from Motion 技術
5. 実習で行うこと：写真をもとに、立体再構成（写真測量）を行う。
6. 実習手順

   公開されている次のソフトウェアを使用（利用条件等は，利用者で確認すること）

   Meshroom: https://alicevision.org/

   MeshLab: https://www.meshlab.net/

   使用できる写真のデータ https://www.kkaneko.jp/sample/potato/potato_image.zip

dn-7. TensorFlow を用いたスタイル変換のデモ（TensorFlow, Keras を使用）

資料: TensorFlow のスタイル変換のデモ（TensorFlow, Keras を使用） [PDF], [パワーポイント], [HTML]

1. テーマ名：TensorFlow のスタイル変換のデモ
2. 内容：スタイル変換について、Pythonプログラムを実行し結果を見てみる。
3. 事前準備：各自で Google アカウントを取得しておくこと

   Google アカウントの作成手順は、次の動画でも説明している． https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

4. 実習手順

   次の URL を使用

   https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/models/style_transfer/overview.ipyn

dn-8. TensorFlow の DCGAN のデモ（TensorFlow, Keras を使用）

資料: TensorFlow の DCGAN のデモ（TensorFlow, Keras を使用） [PDF], [パワーポイント], [HTML]

1. テーマ名：TensorFlow の DCGAN のデモ
2. 内容：DCGAN について、Pythonプログラムを実行し結果を見てみる。
3. 事前準備：各自で Google アカウントを取得しておくこと

   Google アカウントの作成手順は、次の動画でも説明している． https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

4. 実習手順

   次の URL を使用

   https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan