【内容】 人工知能の基礎,ディープラーニング演習,オンラインサービス,インストール,動作確認(人工知能関連), プログラム例とその使用法(人工知能関連),学習(人工知能関連), 日本語処理,自然言語処理,データセット(人工知能関連)
大学で使用した自作の資料等を,手直しの上公開している. クリエイティブ・コモンズ BY NC SA.
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目次ページ: 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)
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
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.
画像補正は,画像を射影変換することにより,斜め方向からの撮影画像を正面画像に変換する. 意図しないカメラ回転(ロール、ピッチ、ヨー)を含む画像を正面画像に補正できる.
DeepFace, VGG16 + Simase (2手法)による顔識別
目次ページ: Ubuntu 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
目次ページ: 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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/di1-251681090
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=pBJy3TjSxh8
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/di2-251682267
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=jlcAgLir1Vg
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1oT69ts_qzr1xrPYguSepcl24QaQv5AYq#scrollTo=mlVW1_628s0G
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1S55yEFiQpdIRdjWbdH0zzEYD5VAfklHd?usp=sharing
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1cmeI93PcRc20E70z6X_W3bvH2k1ge2v3?usp=sharing
YouTube 動画
https://www.youtube.com/watch?v=eqCchBSqOdMA
キーワード: crowd counting, FIDTM
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1qzEYs38mF8CbaeOwX6zjsZPOrSv6uFy1?usp=sharing
パノプティック・セグメンテーションは,インスタンス・セグメンテーションと セマンティック・セグメンテーションの両立.
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1xWaQuJt50LqYwyw9ohsYERZ_Ix1gy1rN?usp=sharing
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1QpShUUrOdWHAjkbb-BBuwg8iXmHXv3ff?usp=sharing
SeeSaw Loss (2021年発表)を用いた物体検出と画像のセグメンテーション.
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/10Suuj4wdnFVNJBg82BihdqeO1wLrBIVt?usp=sharing
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キーワード: セマンティック・セグメンテーション, MMSegmentation
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YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=FYzFdVEMBeU
キーワード: インスタンス・セグメンテーション
TensorFlow 2 Object Detection API (オブジェクト検出 API)による一般物体検出
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Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1p98R2XpYcZsz-GZ84mFbw3v9H7AStz8e?usp=sharing
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1VjYDrdGRPHqKEJdIupASvcbOiH3Shd3u?usp=sharing
Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1-UWl-WEPmmNo-S_O17E5XPkF4tphE6xz?usp=sharing
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
目次ページ: 人工知能の実行(Python を使用)(Windows 上)
姿勢推定
画像分類
テキスト検知
顔情報処理
その他
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
目次ページ: 顔情報処理の Python プログラム(Dlib,face_recognition を使用)
目次ページ: ナンバープレート認識
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目次ページ: 人工知能のオンラインサービス
ChatGPT,翻訳,画像の合成,欠損の補充,イメージ・インペインティング,イメージ・アウトペインティング
人物写真、人物動画からの人物動画の合成
アニメ絵キャラクタ顔の生成
画像生成,画像の欠損の補充,イメージ・インペインティング,イメージ・アウトペインティング
目次ページ: データサイエンス,人工知能の入門
トピックス:人工知能とは,人工知能でできること,人工知能の種類,人工知能の種類,人工知能とコンピュータ,人工知能の現状,人工知能の歴史,人工知能による社会の変化
トピックス: データサイエンス,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
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,
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
目次ページ: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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa1pptx
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa2-ai
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa3pptx
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,
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa4pptx
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa5-251817395
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa7-251926316
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/8-252036971
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
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa9-252037023
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=ftSktLFJ3y4
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
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa10-252043660
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=o_Ms27QaSsg
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=72AKU8Nh8tY
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目次ページ:5.a. ディープラーニング入門演習(全8回)
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
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https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
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実験2: https://colab.research.google.com/drive/13fXJ4f2dF-53YI_6i_rAJl17cuYuLE91#scrollTo=PAJ9H2QqRa
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)
事前準備:各自で Google アカウントを取得しておくこと
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目次ページ: ディープラーニング(スライドとプログラム例,Python を使用)(全15回)
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SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae3-255572104
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae4-255572110
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae5-255572115
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae6-255572122
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae7-lstm
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae8-255572128
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae9
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae10-255572437
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae11
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae12-255572462
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae13-255572466
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae14
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目次ページ: プログラム例(人工知能関連)
目次ページ: 分類を行うニューラルネットワークの学習と利用(TensorFlow データセット,Python を使用)(Windows 上)
ディープラーニングによるデータの分類を,さまざまなデータで行う.
目次ページ: 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
目次ページ: 自然言語処理入門
目次ページ: データセット(人工知能関連)
以下,再構成中
・H2O.ai の紹介
image classification, object detection
目次ページ:Unity ML-Agents(全2回)
「パソコン実習」の資料: 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]
参考資料:
目次ページ:PyTorch の応用例
ユースケース: PyTorch の動作確認を行いたい.CNN (PyTorch を使用)について練習したい
ユースケース: 深層強化学習 CartPole-v0 を動かしてみたい
https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md
https://github.com/GunhoChoi/FusionNet-PyTorch
http://www.stat.ucla.edu/~xianjie.chen/pascal_part_dataset/pascal_part.html
文字列を扱う CNN
目次ページ:
書きかけ
※ オープンデータは別のページで,紹介している.
URL: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn, https://www.slideshare.net/takashiabe338/fast-rcnnfaster-rcnn
画像アノテーションのソフト
https://mega.nz/#F!7RowVLCL!q3cEVRK9jyOSB9el3SssIA
SSD Keras の学習済みデータ