人工知能

本ページは、AI・機械学習の理論から実装までを体系的に学ぶための総合教材集です。大学授業用資料を基盤とし、初学者から実務者まで対応しています。

主要コンテンツ

公開資料は クリエイティブコモンズ 表示-非営利-継承 4.0 国際ライセンス（CC BY-NC-SA 4.0） で提供しており，事前の許可なく自由に利用できます．条件は著作者表示（BY），非営利目的のみ（NC），同一ライセンスでの再配布（SA）です．

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1. 人工知能の概要・基礎・用語集

1.1 データサイエンス，人工知能の入門

目次: データサイエンス，人工知能の入門

2. 授業・講座資料

2.1 人工知能の基礎（全15回）

目次：人工知能の基礎（全１５回）

トピックス：人工知能でできること，人工知能の歴史，人工知能による社会の変化，人工知能の種類，データサイエンス，機械学習，ニューラルネットワーク，探索，知識表現，プロダクションシステム，Prolog，自然言語処理

  1. aa-1. 人工知能の概要

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=O2Q2ym3hU54

    トピックス：人工知能でできること，人工知能の種類，データサイエンスでできること，人工知能の現状，人工知能による社会の変化

  2. aa-2. データサイエンス・AIの事例

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=bJjGqTGXUZI

    トピックス: 表計算ソフトウェア Excel，散布図（Excel を使用），合計、平均（Excel を使用），分布、密度（Excel を使用），人工知能による分類，特徴抽出，人工知能による生成

  3. aa-3. データサイエンス・AIの演習

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=JfsXT9ZQefA

    トピックス：政府統計データ，クロス集計表（Excel を使用），相関（Excel を使用），平均，誤差，オープンデータ，

  4. aa-4. 機械学習

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=yK3A4I9phu8

    トピックス：機械学習，教師あり学習，教師なし学習，訓練データ，クラスタ分析，線形近似，最適化

  5. aa-5. 深層学習，ニューラルネットワーク

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=spEQ_kztHAQ

    トピックス：深層学習とニューラルネットワーク，ニューロン，活性化，結合の重み，活性化関数，伝搬，ニューラルネットワークを用いた分類，ューラルネットワークの学習

  6. aa-6. 画像分類システム

    資料: [PDF], [パワーポイント]

  7. aa-7. 学習と検証，学習不足，過学習，学習曲線

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Qh-pu3Fvvuc

    トピックス：画素、画像、画像データ、画像分類システム、画像分類を行うニューラルネットワーク、ニューラルネットワークの作成、ニューラルネットワークの学習、MNIST データセット、Fashion-MNIST データセット

  8. aa-8. コンピュータビジョンと人工知能

    資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=8e6YqUl32gQ

    トピックス：ニューラルネットワークの性質，ドロップアウト，コンピュータビジョン，物体検出，セグメンテーション，顔情報処理，キーポイント，姿勢推定

  9. 知的なゲームのルール，コンピュータプレイヤーがゲームに参加，状態空間表現

    トピックス：人工知能の種類、知的なゲームのルール、状態空間表現

    [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=ftSktLFJ3y4

  10. 総当たりによる探索

    トピックス：総当たり、総当たりのパス、状態空間表現での総当たり、パスと木

    [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=o_Ms27QaSsg

  11. パス，木，グラフ，探索，発見的探索

    [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=72AKU8Nh8tY

  12. プロダクションシステム、知識表現、推論

    [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=72AKU8Nh8tY

  13. 述語，Prolog

    [PDF], [パワーポイント]

  14. 自然言語処理，品詞，構文解析

    [PDF], [パワーポイント]

  15. 全体まとめ

    [PDF], [パワーポイント]

2.2 ディープラーニング入門演習（全8回）

目次：ディープラーニング入門演習（全８回）

2.3 AI演習（全15回）

目次: AI演習（全１５回）

  1. 人工知能（AI）の基礎と応用：概要，種類，活用分野，およびプログラミング入門[PDF], [パワーポイント], [HTML]
  2. 2. Python プログラムの実行，Python でのデータマネジメント[PDF], [パワーポイント], [HTML]
  3. 3. 機械学習の基礎① ー 教師あり学習編 ー[PDF], [パワーポイント]
  4. 4. ディープラーニングの基礎 [PDF], [パワーポイント]
  5. 5. ディープラーニングでの画像理解，画像分析の基本 [PDF], [パワーポイント]
  6. 6. ディープラーニングによる画像理解[PDF], [パワーポイント]
  7. 8. ディープラーニングによる顔情報処理の基礎と応用 [PDF], [パワーポイント]
  8. 9. 予測と判断（時系列データ分析，移動平均，RNNとLSTMの紹介） [PDF], [パワーポイント]
  9. 10. 自然言語処理（問答，要約，テキスト生成，単語の特徴ベクトル，単語の類似度） [PDF], [パワーポイント]
  10. 11. 姿勢推定 [PDF], [パワーポイント]
  11. 12. 中間まとめ [PDF], [パワーポイント]
  12. 13. 実データの分析，意味の抽出，外れ値の判断 [PDF], [パワーポイント]
  13. 14. 人工知能による合成 [PDF], [パワーポイント]
  14. 15. 画像理解システムの演習 [PDF], [パワーポイント]
  15. 16. 人工知能による合成の演習 [PDF], [パワーポイント]

2.4 AIリスキリング

目次：AI リスキリング

資料

  1. AIの概要、AIの活用: [パワーポイント], [PDF], [HTML]
  2. AIを用いたビジネス課題の解決: [パワーポイント], [PDF], [HTML]
  3. 人工知能とゲーム、人工知能による画像生成: [パワーポイント], [PDF], [HTML]

3. Google Colaboratory での実行（Python プログラム）

目次: 人工知能の実行，Python プログラム（Google Colaboratory を使用）

Google Colaboratory は，オンラインの Python の開発環境．使い方のより詳しい説明は：別ページ »で説明

はじめに（画像分類・物体認識）

仕組み（学習・分類の基礎）

Iris データセットを用いた学習と分類

小画像の分類

MNIST データセットの分類

コンピュータビジョン（検出・セグメンテーション・姿勢・顔・群衆）

物体検出 (object detection)

画像のセグメンテーション

資料: [PDF], [パワーポイント]

姿勢推定

顔情報処理

群衆の把握，理解

生成（人工知能による合成）

人工知能関連のアプリのインストール（Windows 上）: 別ページ »にまとめ

4. Windows での実行：コンピュータビジョン（物体検出・セグメンテーション・姿勢推定・顔情報処理）

目次: Windows で動く人工知能関係 Pythonアプリケーション，オープンソースソフトウエア）

4.1 物体検出，画像のセグメンテーション

物体検出，画像のセグメンテーション (object detection, image segmentation)

Zero Shot や Few Shot による物体検出やセグメンテーション，SAM

教師なし学習によるセグメンテーション

顕著オブジェクト (salient object)

セグメンテーション（スーパーピクセル）

4.2 トラッキング・ビジョン，ビデオ処理

トラッキング・ビジョン，インタラクティブ・ビデオオブジェクトセグメンテーション

ビデオ処理，ビデオの安定化（ビデオの安定化は，ビデオの揺れ（手ぶれ，カメラ搭載機器の揺れなどの緩和）を行う．）

4.3 画像の基本機能，画像補正，位置合わせ，消失点

画像の基本機能

消失点推定

画像補正

位置合わせ

4.4 姿勢推定 (Pose Estimation)

OpenPose（人体の姿勢推定，モーションキャプチャ）

頭部の姿勢推定

まばたき，眼球運動，瞳孔の検出

4.5 顔情報処理（顔検出，顔認識，表情推定，年齢推定，顔のランドマーク，肌色領域）

顔検出・顔認識・表情推定・ランドマーク（インストールと動作確認）

顔情報処理の Python プログラム（Dlib，face_recognition を使用）

目次: 顔情報処理の Python プログラム（Dlib，face_recognition を使用）

マスク有り顔

肌色領域

5. Windows での実行：生成AI（画像・動画・音声・立体の生成，超解像，スタイル変換）

5.1 Stable Diffusion による画像生成

5.2 超解像，ノイズ除去，インペインティング，マッティング，画像復元

画像生成，超解像，画像のノイズ除去，イメージ・インペインティング，イメージ・マッティング

教師なし学習による画像復元

5.3 Text-Image モデル

5.4 顔・発声動画の生成，画像の増量

発声動画の生成（音声と画像ファイルから発声動画を生成するなど）

顔の生成

画像の増量

5.5 音声合成，音楽生成，音源分離（生成系）

音声合成

音楽生成，音源分離，ピッチ推定

6. Windows での実行：大規模言語モデル・対話型AI・自然言語処理・音声認識・文字認識

6.1 対話型AI，チャットボット，大規模言語モデル (large language model)

日本語言語モデル

言語モデル

OpenAI API，チャットボットのプログラム

関連技術

LLM 関連レポート・プログラム例

目次: プログラム例（人工知能関連）

6.2 自然言語処理，日本語処理

目次: 自然言語処理入門

  1. nl-1. 形態素解析と構文解析 [PDF], [パワーポイント]
  2. nl-2. オンライン翻訳を使ってみる [PDF], [パワーポイント]

MeCab，形態素解析

Bag of Words，TF/IDF，類似検索

6.3 音声認識，音声処理

音声認識

音声処理

6.4 テキスト検出，文字認識，ナンバープレート認識

テキスト検出

文字認識

ナンバープレート認識

目次: ナンバープレート認識

7. Windows での実行：仕組みと基礎モデル（画像分類・ニューラルネットワーク・転移学習）

7.1 単純な分類，学習・検証（データセット別）

ニューラルネットワークの作成，学習，検証（Python プログラム）

TensorFlow データセットのパイプライン

7.2 CNNの学習，転移学習

目次: CIFAR 10 の画像分類を行う畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の学習，転移学習

CNN による画像分類，画像の増量

事前学習済みのモデルの使用，転移学習

7.3 画像分類のプログラム例

7.4 PyTorch・強化学習の応用例

目次：PyTorch の応用例

目次: 強化学習，OpenAI Gym

8. Windows での実行：３次元（ポリゴン・点群・画像の３次元化・３次元再構成）

8.1 ステレオマッチング

8.2 ３次元再構成

8.3 ビジュアルオドメトリ

9. Windows での実行：データセット・データ処理

9.1 データセット

10. Windows での実行：その他（予測・開発環境・ツール）

10.1 予測

10.2 人工知能開発環境，ツール

10.3 Unity ML-Agents

目次：Unity ML-Agents

参考資料: Windows で Unity ML-Agents + Python 環境を作る（Chocolatey, Anaconda を利用）（Chocolatey, Anaconda を利用）[Web ページ]

10.4 AIカメラの準備（Windows パソコン，Raspberry Piを使用）

目次: AIカメラの準備（Windows パソコン，Rapberry Piを使用）

11. Ubuntu で動くAIアプリ（ソースコードとユーザーガイド）

目次: Ubuntu で動くAIアプリ（ソースコードとユーザーガイド）

フォトグラメトリ（写真測量），３次元・姿勢

顔情報処理，コンピュータビジョン（Dlib C++ ライブラリ）

目次: Dlib C++ライブラリを活用したUbuntu上でのカラー画像処理：エッジ抽出，HoG，SURF，顔検出

Dlib C++ライブラリを使用して，Ubuntu上でカラー画像処理を行う方法．エッジ抽出，HoG特徴量の計算，SURF特徴量の抽出，顔検出の4つのサンプルプログラムの実行手順と結果．

文字認識

自然言語処理

音声

画像生成，超解像

タンパク質構造解析

12. OSに依存しない話題（オンラインサービス・データセット・データ処理）

12.1 オンラインサービス（人工知能関連）

目次: 人工知能関連のプログラム例（Google Colaboratory など）の紹介

オンラインサービス（プログラミング関連）は別ページである．その他のオンラインサービス（プログラミング関連）は別ページである．

大規模言語モデル・質問応答・チャットボット

翻訳

画像・動画生成，顔の合成

セグメンテーション

12.2 データセット（人工知能関連）の説明と利用

目次: データセット（人工知能関連）

データセットの説明

単純なデータ

顔画像

モーションデータ

自然言語処理のデータ

12.3 オープンデータ，データファイル処理

目次: オープンデータ，データファイル処理

CSV ファイルの処理，SQLite 3 データベースの生成

ランダムデータの合成

プログラムによるデータファイル読み込み，書き出し

画像データ，動画データ

ファイルの形式変換

オープンデータの例

データセットの説明については，別ページに移しました．

政府オープンデータ

オープンデータへのリンク集

オープンデータのダウンロード，処理