金子邦彦研究室人工知能(目次ページ)

人工知能(目次ページ)

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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項目目次

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1. 物体検出,新しい物体検出のための追加学習の実行

  1. 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)
  2. 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

2. プログラム例とその使用法(人工知能関連)

  1. 人工知能の実行,Python プログラム(Google Colaboratory を使用)
  2. 人工知能の実行(Python を使用)(Windows 上)
  3. 顔情報処理の Python プログラム(Dlib,face_recognition を使用)
  4. ナンバープレート認識

3. オンラインサービス

  1. オンラインサービス(人工知能関連)

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.

4. 人工知能の説明

  1. データサイエンス,人工知能の入門
  2. 人工知能の基礎(全15回)

5. ディープラーニング演習

  1. ディープラーニング入門演習(全8回)
  2. ディープラーニング演習(全15回)

6. レポート

  1. プログラム例(人工知能関連)

7. 学習(人工知能関連)

  1. 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)
  2. 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

8. 日本語処理,自然言語処理

  1. 自然言語処理入門

9. データセット(人工知能関連)

  1. データセット(人工知能関連)

詳細目次

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1.(1) 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)

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)

1. 画像認識

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

2. 画像生成,スタイル変換,超解像,ノイズ除去,インペインティング,マッティング

Stable Diffusion
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
Text-Image モデル
教師なし学習による画像復元
プロンプトや画像からの立体生成
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

3. 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

4. 自然言語処理,文字認識

日本語処理
テキスト検出
文字認識,ナンバープレート認識

5. 音声

音声認識
音声合成
音声処理
音楽生成
音源分離(audio source separation)
ピッチ推定(pitch estimation)

6. コンピュータビジョン

画像の基本機能
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.

線分検知
消失点推定
セグメンテーション
画像補正
位置合わせ
ステレオマッチング

7. トラッキング・ビジョン

8. ビジュアルオドメトリ

9. 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

10. 3次元再構成

11. 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)

マスク有り顔
肌色領域

12. 予測

13. データセット

14. 人工知能開発環境,ツール

1.(2) 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: 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

フォトグラメトリ(写真測量)
OpenPose (人体の姿勢推定)
顔情報処理
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

2. プログラム例とその使用法(人工知能関連)

2.(1) 人工知能の実行,Python プログラム (Google Colaboratory を使用)

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

はじめに
人工知能による合成
顔情報処理
群衆の把握,理解
姿勢推定
画像のセグメンテーション

資料: [PDF], [パワーポイント]

物体検出 (object detection)
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

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

2.(2) 人工知能の実行(Python を使用)(Windows 上)

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

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

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

2.(4) ナンバープレート認識

目次ページ: ナンバープレート認識

3. オンラインサービス

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.

3.(1) オンラインサービス(人工知能関連)

目次ページ: オンラインサービス(人工知能関連)

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

4. 人工知能の説明

4.(1) データサイエンス,人工知能の入門

目次ページ: データサイエンス,人工知能の入門

4.(2) 人工知能の基礎(全15回)(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))

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

  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]

  4. 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,

  5. aa-4. 機械学習

    資料: [PDF], [パワーポイント]

  6. 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

  7. 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]

  8. 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

  9. aa-6. 画像分類システム

    資料: [PDF], [パワーポイント]

  10. 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]

  11. 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

  12. 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]

  13. 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

  14. 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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa9-252037023

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

  15. 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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa10-252043660

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

  16. パス,木,グラフ,探索,発見的探索

    [PDF], [パワーポイント]

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

  18. 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]

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

  20. 述語,Prolog

    [PDF], [パワーポイント]

  21. 自然言語処理,品詞,構文解析

    [PDF], [パワーポイント]

  22. 全体まとめ

    [PDF], [パワーポイント]

5. ディープラーニング演習

5.(1) ディープラーニング入門演習(全8回)

目次ページ:5.a. ディープラーニング入門演習(全8回)

5.(2) ディープラーニング演習

目次ページ: ディープラーニング演習(全15回)

  1. 1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野,Python の基礎[PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae1-255572090

  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]
  3. 3. 機械学習の基礎(教師なし学習,教師あり学習)[PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae2-255572099

  4. 4. ディープラーニングの基礎 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae3-255572104

  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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae4-255572110

  6. 6. ディープラーニングでの画像理解①(画像分類、物体検出)[PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae5-255572115

  7. 8. 顔情報処理 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae6-255572122

  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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae7-lstm

  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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae8-255572128

  10. 11. 姿勢推定 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae9

  11. 12. 中間まとめ [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae10-255572437

  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]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae11

  13. 14. 人工知能による合成 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae12-255572462

  14. 15. 画像理解システムの演習 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae13-255572466

  15. 16. 人工知能による合成の演習 [PDF], [パワーポイント]

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae15-255572475

  16. 次は削除予定

    SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/ae14

6. レポート

目次ページ: プログラム例(人工知能関連)

1. 物体検出,新しい物体検出のための追加学習の実行

7. 学習(人工知能関連)

7.(1) 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)

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)

データの分類を行うニューラルネットワークの学習

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.

TensorFlow データセットのパイプライン

7.(2) 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: 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

8. 日本語処理,自然言語処理

8.(1) 自然言語処理入門

目次ページ: 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,日本語の分かち書き,形態素解析,TF/IDF
Bag of Words,TF/IDF,Latent Semantic Indexing,Latent Dirichlet Allocation,類似検索

9. データセット(人工知能関連)

9.(1) データセット(人工知能関連)

目次ページ: 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

以下,再構成中

・H2O.ai の紹介

https://www.h2o.ai/download/

image classification, object detection

sfm

人工知能関連

2.1 Unity ML-Agents(全2回)

目次ページ:Unity ML-Agents(全2回)

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]

2.2 人工知能のクラウドサービス

ディープラーニング基盤技術

5-1 PyTorch の応用例

目次ページ:PyTorch の応用例

ディープラーニング・モデル類

CNN, RNN, GAN, LSTM

https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/blob/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-dl-resources.md

8-f. Convolutional Neural Networks の利用

文字列を扱う CNN

5-5. 強化学習,OpenAI Gym

目次ページ:

  • 強化学習,OpenAI Gym

    Classification に関する記事

    https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods

    複数のモデルの並立,アンサンブル

    書きかけ

    3.(3) オープンデータの活用

    ※ オープンデータは別のページで,紹介している.

  • この Web ページの配下にある資料の維持方針