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

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．

【目次】

aa-1. データサイエンス・AIでできること、社会の変化（人工知能社会の到来、最新の技術、産業の変化、社会や生活の変化など）
aa-2. データサイエンス・AIの事例、技術（散布図、データの分布や密度、AIによる分類や特徴抽出や生成など）
aa-3. 実データによるデータサイエンス・AIの演習（オープンデータ、政府統計データ、クロス集計表、相関
aa-4. 機械学習，ニューラルネットワーク
aa-5. 深層学習（ディープラーニング）
aa-6. 画像分類システム
aa-7. 学習と検証，学習不足，過学習，学習曲線
aa-8. 人工知能とコンピュータビジョン
aa-9. 遷移関数、知的なゲーム世界の実現
aa-10. 遷移関数、探索、総当たり
aa-11. パス、木、発見的探索
aa-12. プロダクションシステム，知識表現，推論エンジン
aa-13. 述語、Prolog
aa-14. 自然言語処理
aa-15. 全体まとめ，発展

プログラムのソースコードなど
人工知能デモサイトの紹介

その他の関連資料

【サイト内の関連ページ】

資料

aa-1. データサイエンス・AIでできること、社会の変化

人工知能は，コンピュータが人間のような知的能力を持つことを目指す技術である。データから自ら学習する機械学習と，人間が書いたルールや知識を用いる知的なITシステムに大別される。応用分野は，画像分類・顔検知・セグメンテーション，対話型AI，自動翻訳，データ分析と予測，GANによる画像合成など多岐にわたる。学習データに偏りがあると結果にも偏りが出るため利用には注意が必要である。

スライド資料

[PDF], [パワーポイント] （同じ内容, クリックしてダウンロード）

動画

[YouTube動画]

概要

人工知能（AI）はコンピュータが知的能力を持つ技術で、思考、判断、学習などの機能を有する。 AIは医療、金融、製造、農業など幅広い分野で用いられ、仕事の補助や代行といった役割を果たす。 AIの種類には機械学習や知的なITシステムがあり、用途によって選択する。 AIによる合成や生成は偽情報の拡散や倫理的な問題を引き起こす可能性があるため、注意が必要である。 AIの技術は急激に進歩してる。AIが引き起こす社会への影響や倫理的な問題も注視が必要である。 AIの発達は人間がよりクリエイティブになるためのツールともなり得る。

[演習の詳細を表示するには、この行をクリックしてください]

演習について

以下の演習では，説明部分で学んだAIの概念を，オンラインデモを通じて体験する．各デモの結果を観察し，考察すること．

ブラウザの種類・バージョンによっては動作しない可能性もある。

習っていない言葉（例：隠れ層）などが出てくるが、将来の授業で説明予定なので心配しないでほしい。演習8から11は注意書きを確認の上で実行してほしい。

演習1. CNN 3D Visualization（Adam Harley）（機械学習・ニューラルネットワーク）

説明の「ニューラルネットワークの基本構造」に対応する演習である．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の内部構造を3Dで可視化し，各層がどのように入力を処理しているかを観察する．

URL: https://adamharley.com/nn_vis/cnn/3d.html

操作手順

ページを開く（使用するWebブラウザの種類・バージョンによって動作しない場合がある）
左下の描画パッドに数字（0〜9）をマウスで描く
3D表示されたネットワークの各層のニューロンの活性化（色の変化）をリアルタイムに観察する
各ニューロンにマウスカーソルを合わせると，そのニューロンが何を検出しているか確認できる
異なる数字を描き，ネットワークの反応の違いを比較する

観察と考察

ニューラルネットワークの入力層（画像入力）から出力層（０から９の１０通りの反応）に向かって，構造が確認できるか
反応の有無が、画素の有無（反応がない場合には黒）になっていることが確認できるか

演習2. TensorFlow Playground（機械学習・ニューラルネットワーク）

説明の「ニューラルネットワークの基本構造」に対応する演習である．ニューラルネットワークの構造やパラメータを変更しながら，学習過程の変化を観察する．

URL: https://playground.tensorflow.org

操作手順

ページを開く
画面左上の「DATA」セクションで，データセット（円形，XOR，渦巻き等）を選択する
必要に応じて、「FEATURES」セクションで入力特徴量（X1，X2等）を選択する
必要に応じて、「HIDDEN LAYERS」の「+」「-」ボタンで隠れ層の数を変更する．各層のニューロン数も「+」「-」で変更できる
画面上部の再生ボタン（▶）をクリックして学習を開始する
学習が進む様子と，出力領域の色分けの変化を観察する
Learning rateやActivation関数を変更し，学習結果の違いを比較する

観察と考察

渦巻き型のデータを正しく分類するには，どのような構造が必要か

演習3. PathFinding.js Visual（知的なITシステム）

説明の「探索による問題解決」に対応する演習である．探索アルゴリズムが経路を見つける過程を可視化し，コンピュータによる探索の仕組みを理解する．

URL: https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/

操作手順

ページを開く
グリッド上でマウスをドラッグして壁（障害物）を配置する
緑色のノード（スタート地点）と赤色のノード（ゴール地点）はドラッグで移動できる
画面上部のドロップダウンからアルゴリズム（A*，BFS，DFS等）を選択する
「Start Search」ボタンをクリックする
探索対象のセル（水色）と最短経路（黄色）がアニメーションで表示される
アルゴリズムを変更して，探索の仕方の違いを比較する

観察と考察

アルゴリズムによって，探索するセルの数や順序はどのように異なるか
壁の配置を変えると，探索結果はどのように変化するか

演習4. DeepL（AIでできること）

説明の「自動翻訳サービス」に対応する演習である．AIによる自動翻訳の精度と自然さを体験する．

URL: https://www.deepl.com/ja/translator

操作手順

ページを開く
左側の入力エリアに日本語のテキスト（例：「人工知能は，コンピュータが人間のような知的能力を持つことを目指す技術である」）を入力する
右側に翻訳言語（例：英語）を選択する
リアルタイムに翻訳結果が表示される
翻訳言語を変更し（フランス語，中国語等），複数言語への翻訳を試す

観察と考察

専門用語を含む文章と日常的な文章で，翻訳の精度に違いはあるか
翻訳結果を再度日本語に翻訳し直すと，元の文章とどの程度一致するか

演習5. AutoDraw（Google）（AIによる合成）

説明の「人間の下書きをAIが清書する」に対応する演習である．手描きの下書きをAIが認識し，候補イラストを提示する仕組みを体験する．

URL: https://www.autodraw.com/

操作手順

ページを開く
画面左側のツールバーから「AutoDraw」ツール（魔法の杖アイコン）を選択する
キャンバスに絵（例：猫，車，花等）を手描きする
画面上部にAIが推測した候補イラストが表示される
候補の中から適切なものをクリックすると，手描きが清書に置き換わる

観察と考察

下書きの丁寧さによって，候補の正確さは変わるか
AIが正しく認識できない絵には，どのような特徴があるか

演習6. Sketch RNN VAE Demo（Magenta）（AIによる合成）

説明の「AIでスケッチを増やす」に対応する演習である．VAEにより，描いたスケッチに似たスケッチを複数生成する技術を体験する．

URL: https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/multi_vae.html

操作手順

ページを開く
画面右下のドロップダウンからカテゴリ（例：bird，cat等）を選択する
左側のキャンバスにお題の絵を描く
描き終えたら「auto-encode」ボタンをクリックする
右側の小さなボックスに，元のスケッチに似た（ただし同一ではない）スケッチが複数生成される

観察と考察

生成されたスケッチは，元のスケッチとどの程度似ているか
生成されたスケッチは，元のスケッチの特徴を捉えたものになっているか

演習7. GAN-play（MIT Media Lab）（AIによる合成）

説明の「手書きの線画から画像を生成する」に対応する演習である．pix2pix（GAN技術）を使用して，手書きの線画からカラー画像を生成する技術を体験する．

URL: https://mitmedialab.github.io/GAN-play/

操作手順

ページを開く
Step 1 のキャンバスに線画を描く（画像をアップロードすることも可能）
Step 2 からモデル（Birds，Flowers，Cats，Shoes等）を選択する
リアルタイムに右側にpix2pixモデルが生成したカラー画像が表示される
線画を修正すると，生成画像も即座に変化する

観察と考察

線画の精度によって，生成画像の品質はどのように変化するか
選択したモデルとは異なる対象の線画を描くと，どのような画像が生成されるか

ここから先は、余裕のある人向け（自分でWebカメラや画像ファイルを準備して、自力で進める人向け）である。

演習8〜11はWebカメラや画像ファイルが必要である（どちらになるかは演習によって違う）．

演習8. Teachable Machine（Google）（機械学習・ニューラルネットワーク）

説明の「訓練データと学習の仕組み」に対応する演習である．自分のデータで訓練データの作成，学習，推論の一連の流れを体験する．

URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/

操作手順

ページを開き，「使ってみる (Get Started)」をクリックする
「画像プロジェクト(Image Project)」を選択し，「標準の画像モデル (Standard image model)」をクリックする
Web カメラを使う場合には、「Class 1」の「ウエブカメラ (Webcam)」ボタンを押し，カメラで対象物（例：ペン）を映しながら「長押しして録画 (Hold to Record)」で画像を撮影する（20枚程度）
「Class 2」でも同様に別の対象物（例：消しゴム）の画像を撮影する
「モデルをトレーニング (Train Model)」ボタンをクリックし，学習が完了するまで待つ
「プレビュー (Preview)」パネルでカメラに対象物を映し，分類結果がリアルタイムに表示されることを確認する

観察と考察

訓練時に使用していない対象物を映すと，どのような結果になるか

演習9. Google Cloud Vision API Demo（AIでできること）

説明の「画像分類」に対応する演習である．画像をアップロードし，AIによるラベル付けや物体検出を体験する．

URL: https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop

操作手順

ページを開く
デモエリアに画像ファイルをドラッグ＆ドロップする
「Labels」タブで，AIが画像に付けたラベル（例：Glasses 98%，Smile 95%等）を確認する
「Objects」タブで，画像内の物体検出結果を確認する
「Properties」タブで，支配的な色を確認する
「Safe Search」タブで，画像の安全性判定結果を確認する
「Faces」ボタンで表情推定結果を確認する

観察と考察

異なる種類の画像（風景，人物，食べ物等）で，ラベルの付き方はどのように異なるか
確信度（パーセンテージ）が低いラベルは，実際に正確か

演習10. Modern Face API Demo（AIでできること）

説明の「顔検知」「顔のキーポイント検出」「表情の自動判定」に対応する演習である．1つのデモで顔に関する複数のAI技術を体験する．

URL: https://modern-face-api.vercel.app/

操作手順

ページを開き，右側で「Face Detection」を選ぶ
「Choose Image】をクリック。自分の顔画像をアップロードする，
検出された顔にバウンディングボックスが表示される
右側で「Landmarks」をクリック。同じように顔画像をアップロード。目・鼻・口等のキーポイントが点で表示されることを確認する
「Expressions」タブに切り替え，表情の分析結果（各感情の確率）を確認する
「Age & Gender」についても試し，推定年齢と性別を確認する

観察と考察

意図的に表情を変えると，表情の判定結果はどのように変化するか
顔の一部を手で隠した場合，検出精度にどのような影響があるか

演習11. MediaPipe Pose Estimation（Hugging Face）（AIでできること）

説明の「人体の姿勢の読み取り」に対応する演習である．人体の関節位置を検出し，骨格を可視化する技術を体験する．

URL: https://huggingface.co/spaces/hysts/mediapipe-pose-estimation

操作手順

ページを開く
人物が写った画像をアップロードする。
検出された関節（キーポイント）が点で，関節を結んだ骨格が線で表示される
設定パネルでModel Complexity（モデルの複雑さ）を変更し，検出精度の違いを観察する

観察と考察

人物のポーズ（立位，座位，運動中等）によって，検出精度に違いはあるか
Model Complexityの値を変えると，検出結果はどのように変化するか

aa-2. データサイエンス・AIの事例、技術

データサイエンスは，データから有益な情報を導き出すための学問である。散布図やヒストグラムなどでデータを可視化する。機械学習は，コンピュータがデータを使用して学習し知的能力を向上させる技術で，パターンや関係性を自動で発見する。機械学習には，正解の組を用いる教師あり学習のほか教師なし学習や強化学習があり，代表的手法にディープラーニングがある。いずれもデータに基づく技術である。結果に100％の正確性は保証されず，データの選択・前処理に注意が必要である。

スライド資料

資料: [PDF], [パワーポイント]

動画

[YouTube動画]

[演習の詳細を表示するには、この行をクリックしてください]

演習について

以下の演習では，説明部分で学んだデータサイエンス、機械学習の概念をについて理解を深める．

演習1. 平均（Excel）

ペンギン3種類のデータを使い，Excelの関数で合計と平均を求める演習である．種類ごとの平均を比較することで，種類による体の特徴の違いを数値で把握する．

使用データ：penguins.xls

操作手順

配布されたpenguins.xlsをダウンロードし、Excelで開く（ファイルをダブルクリック，またはExcelの「ファイル」→「開く」から選択する）。このとき「編集を有効にする」をクリック
データが正しく表示されていることを確認する（A列：種類，B列：くちばしの長さ(mm)，C列：くちばしの深さ(mm)，D列：フリッパーの長さ(mm)，E列：体重(g)．データは1行目がヘッダ，2行目から343行目までの333行である）
データの構成を確認する（Adelie：2行目〜147行目の146行，Gentoo：148行目〜275行目の119行，Chinstrap：276行目〜343行目の68行）
空いているセル（例：G2）に「Adelie」と入力
G3に「Gentoo」，G4に「Chinstrap」と入力する
H2をクリックし，「=AVERAGE(B2:B152)」と入力してEnterキーを押す（Adelieのくちばしの長さの平均が表示される）
同様に，I2に「=AVERAGE(C2:C152)」，J2に「=AVERAGE(D2:D152)」，K2に「=AVERAGE(E2:E152)」と入力する

H2に「くちばしの長さ(mm)」，I2に「くちばしの深さ(mm)」，J2に「フリッパーの長さ(mm)」，K2に「体重(g)」の平均が求まっていることを確認する。

Gentooの平均を求める．H3に「=AVERAGE(B153:B275)」と入力する．
I3，J3，K3も同様に行う。I3に「=AVERAGE(C153:C275)」，J3に「=AVERAGE(D153:D275)」，K3に「=AVERAGE(D153:D275)」と入力する
Chinstrapの平均を求める．H4に「=AVERAGE(B276:B343)」と入力する．
I4，J4，K4も同様に行う。 I4に「=AVERAGE(C276:C343)」，J4に「=AVERAGE(D276:D343)」，K4に「=AVERAGE(E276:E343)」と入力する
3種類×4項目の平均値が集計表に表示されていることを確認する

左から順に、「くちばしの長さ(mm)」，「くちばしの深さ(mm)」，「フリッパーの長さ(mm)」，「体重(g)」の平均

観察と考察

3種類のペンギンの間で，くちばしの長さの平均に違いはあるか．最も長い種類と最も短い種類はどれか
くちばしの深さの平均はどうか．くちばしの長さの傾向と同じか，それとも異なるか
体重の平均が最も大きい種類はどれか．フリッパーの長さの平均と体重の平均の間に，何か関係がありそうか
平均の値だけで，3種類のペンギンをはっきり区別できそうか（この点は演習3のヒストグラムで再検討する）

演習2. 散布図（Excel）

ペンギン3種類のデータを使い，Excelで散布図を作成する演習である．2つの特徴量を横軸と縦軸にとり，種類ごとのデータの分布やかたまりを視覚的に確認する．

使用データ：penguins.xls（演習1と同じファイルをそのまま使用する）

操作手順

演習1で開いたpenguins.xlsのExcel画面を使用する（閉じてしまった場合は再度開く）
まずAdelieの散布図を作成する．B1からC152までを範囲選択する（B1をクリックし，Shiftキーを押しながらC152をクリックする．B1のヘッダ行を含めて選択する）
同様に，Gentooの散布図を作成する．B153からC275までを範囲選択し，同じ手順で散布図を挿入する．
同様に，Chinstrapの散布図を作成する．B276からC343までを範囲選択し，同じ手順で散布図を挿入する．
3つの散布図をドラッグで移動し，横に並べて配置する

結果

参考（色分けして１枚にしたもの）

観察と考察

3種類のペンギンの点は，散布図上でそれぞれかたまりになっているか．かたまり同士は離れているか，重なっている部分があるか
くちばしの長さとくちばしの深さの間に，何か傾向は見えるか（例：長いほど深い，あるいは長いほど浅い等）
もし種類の情報（色分け）がなかったとしたら，点の分布だけで種類を見分けることはできそうか
演習1で求めた平均値は，それぞれのかたまりのおおよそ中心にあると言えそうか

演習3. ヒストグラム（Excel）

ペンギン3種類の体重データを使い，Excelでヒストグラムを作成する演習である．データの散らばり方（分布）を可視化し，平均だけでは分からない特徴を読み取る．

使用データ：penguins.xls（演習1，2と同じファイルをそのまま使用する）

操作手順

演習1，2で開いたpenguins.xlsのExcel画面を使用する
まず全体のヒストグラムを作成する．E1からE343までを範囲選択する（E1をクリックし，Shiftキーを押しながらE343をクリックする．E1のヘッダ行を含めて選択する）
リボンの「挿入」タブをクリックする
「ヒストグラム」のアイコンをクリックし，ヒストグラムを選択する（「統計グラフの挿入」の中にある場合もある）
体重のヒストグラムが表示される．横軸が体重の区間，縦軸がその区間に含まれるデータの個数（度数）を表す
次に，種類ごとのヒストグラムを作成する．Adelieの体重のヒストグラムを作成するには，E1からE152までを範囲選択し，同様の手順でヒストグラムを作成する
同様に，Gentoo（E153:E275），Chinstrap（E276:E343）のヒストグラムもそれぞれ作成する
全体のヒストグラムと，種類ごとの3つのヒストグラムを見比べる

観察と考察

全体のヒストグラムで，山は1つか，それとも複数あるか．山が複数ある場合，それはなぜか（種類ごとのヒストグラムと見比べて考える）
種類ごとのヒストグラムでは，体重の分布にどのような違いがあるか（例：散らばりが広い・狭い，中心の位置が異なる等）
演習1で求めた体重の平均値は，それぞれのヒストグラムの山のどのあたりに位置するか
全体の平均だけを見た場合と，ヒストグラムで分布を見た場合とで，データの理解に違いはあるか

演習4. 機械学習によるペンギンの種類の自動分類（Google Colab）

演習1〜3と同じペンギンのデータを使い，機械学習（教師あり学習）でペンギンの種類を自動分類する様子を観察する演習である．演習2の散布図で人間が目で確認した「種類ごとのかたまり」を，コンピュータが自動で分類する仕組みを体験する．

使用データ：penguins.xls（演習1〜3と同じファイル）

実行の流れ

教員がGoogle Colabのノートブックを開く（URLはhttps://colab.research.google.com/drive/1GBgTuBxBqenffJ6In7MyFEDMvHvL8aiF?usp=sharing）
ノートブックには，パーマーペンギンデータを読み込み，機械学習で種類を自動分類するプログラムが記述されている
次の結果の確認
- データの読み込み結果（件数と内容の確認）
- 散布図の確認（演習２と同様の散布図をプログラムで作成）
- 訓練データとテストデータへの分割（データの一部を学習に使い，残りを評価に使う）
- 機械学習における学習の実行（コンピュータが訓練データからパターンを学ぶ）
- テストデータに対する予測結果（学習に使わなかったデータで正しく分類できるか）
- 散布図上での分類結果の可視化

観察と考察

コンピュータは，テストデータ（学習に使わなかったデータ）に対して，どの程度正しく種類を分類できたか
演習2で自分が散布図を見て感じた「かたまり」の境界と，コンピュータが自動で決めた分類の境界は，似ているか
演習1〜3で自分がExcelを使って手作業で行った分析（平均の計算，散布図の観察，ヒストグラムの観察）と，演習4でコンピュータが自動で行った分類とでは，どのような違いがあるか

[演習で用いたパーマーペンギンデータの準備手順]

演習のパーマーペンギンデータの準備手順を説明しているものであり、各自の演習として取り組む必要はない

パーマーペンギンデータURL
https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/palmerpenguins/master/inst/extdata/penguins.csv
前処理：NA（欠損値）を含む行を削除、不要な列（island, sex, year）を削除、ヘッダ行を日本語に変更

スライド資料と演習手順の資料は，https://www.kkaneko.jp/mi/index.html で，各回の授業開始時刻までに掲載します。

セレッソのコースニュースで授業に関するお知らせを配信します。また，小テスト機能で課題を出します。あわせて確認してください。

本科目の資料は，以下の2種類で構成されています。

スライド資料：授業中にプロジェクタで説明するスライド（パワーポイント，PDF同じ内容）
演習手順の資料：演習で使用する

第3回. 実データによるデータサイエンス・AIの演習

オープンデータには，政府統計e-Stat，気象データ，GTFS形式の公共交通データ，AED設置場所，感染症動向データなどがある。利用時は，データの品質や信頼性の確認，著作権の尊重，出典の明示，公開者が定める利用条件の遵守が必要である。クロス集計表は2つの変数の組み合わせごとに人数等を集計した表である。相関係数は2つの変数の関係の強さを表す数値である。分析の前に散布図でデータの分布を確認し，サンプル数やデータの偏りの確認も必要である。

スライド資料

[PDF], [パワーポイント] （同じ内容, クリックしてダウンロード）

[演習の詳細を表示するには、この行をクリックしてください]

演習について

以下の演習では，説明部分で学んだデータサイエンス・AIの概念を，オンラインデモを通じて体験，さらに，各自データをダウンロードしてExcelを用いて分析する．演習１と演習２は、「自分が知らなかった事実」を1つでも見つけることが目的である。演習３と演習４と演習５は、「自分でデータを取得し、自分で分析し、自分で考える」ことを行う。いずれも、データ分析者としてスキルを磨くことになる。

翻訳サイト

質問は英語で与える必要がある。翻訳サイトDeepL: https://www.deepl.com/ja/translatorを必要に応じて活用して欲しい

Chromeブラウザの翻訳機能の使い方

画面が英語で読みにくい場合は、以下の手順でページ全体を日本語に翻訳できる。

手順A：ページ上の文字のない場所（余白）を右クリックする。

手順B：表示されたメニューから「日本語に翻訳」を選ぶ。

手順C：ページ全体が日本語に切り替わる。元の英語に戻したい場合は、アドレスバー右側に表示される翻訳アイコン（丸の中にGの形）をクリックし、「英語」を選ぶ。

注意：Googleの翻訳では、専門用語や固有名詞が不自然な日本語になる場合がある。意味が分かりにくい箇所は、元の英語表示に戻して確認するとよい。

演習① 質問を理解するAI 「Data Commons」

概要

Google Data Commonsは、世界各国の公的機関（日本の国勢調査、米国国勢調査局、世界銀行、WHO、CDC等）が公開する統計データを1か所に集めたオープンデータプラットフォームである。検索欄に英語で質問を入力すると、大規模言語モデル（LLM：Large Language Models、大量のテキストで学習した言語処理AI）が質問を解釈し、統計を地図やグラフで自動的に可視化（データをグラフや地図で見える形にすること）する。

運営主体：Google
URL：https://datacommons.org/
データ出典の表示：各グラフの近くに出典機関名（例：「Source: Japan Census」）が表示される
AI要素：自然言語クエリ（質問文）の解釈、統計変数の自動選択、可視化形式の自動決定

操作手順

手順1：ブラウザで https://datacommons.org/ にアクセスする。

手順2：画面の上部中央の検索欄をクリックする。

手順3：以下のいずれかの質問例をコピーして検索欄に貼り付け、Enterキーを押す。

How has the population of Japan changed over time?

Life expectancy in Japan compared to other G7 countries

Unemployment rate in Tokyo

それぞれの意味は、1つ目が「日本の人口推移」、2つ目が「日本とG7各国の平均寿命比較」、3つ目が「東京の失業率」である。トップページに表示される質問例（Sample questions）をクリックして試してもよい。

手順4：画面に折れ線グラフ・地図・ランキング表などが、データに応じて自動生成されることを確認する。

手順5：グラフ付近にある「About this data」をクリックすると、どの公的機関のオープンデータが使われているかを確認できる。

手順6：画面左上の「DC」のロゴをクリックしてトップページに戻り、別の質問で手順3から繰り返す。最低3つの質問を試す。

体験のポイント

「質問文」の意味をAIが理解し、適切なデータが選択されている。「Unemployment rate in Tokyo (東京の失業率)」のような質問では、このサイトがデータを取得できず結果が得られない。「Unemployment rate in Japan (日本の失業率)」のように変えて試してみる

演習② データの隙間を埋めるAI 「Gapminder」

概要

Gapminder Toolsは、スウェーデンのGapminder Foundation（非営利団体）が運営する世界統計の可視化ツールである。世界銀行、WHO、国連等が公開するオープンデータを用いて、各国の所得・平均寿命・人口等を動くバブルチャートで表示する。時間軸スライダーを動かすと、1800年から現在までの各国の変化をアニメーションで見ることができる。データが存在しない年の値は、前後の年から推定するアルゴリズム（欠損値補完）で埋められている。

運営主体：Gapminder Foundation（非営利団体）
URL：https://www.gapminder.org/tools/
データ出典の表示：各指標の説明欄に出典機関とデータセット名が示される
読み取り方：バブル＝国、バブルの大きさ＝人口、バブルの色＝地域、横軸＝1人あたり所得、縦軸＝平均寿命（初期画面の場合）

操作手順

手順1：ブラウザで https://www.gapminder.org/tools/ にアクセスする。

手順2：初期画面でバブルチャートが表示されることを確認する。画面上部のタブが「Bubbles」になっていることを確認する。

手順3：画面右側の国名リストで「Japan」を探してクリックする、または検索欄に「Japan」と入力する。日本のバブルがハイライト表示される。

手順4：画面下部の再生ボタン（▶）をクリックし、1800年から現在までのアニメーションを見る。日本のバブルがどのように動くかに注目する。

手順5：アニメーション終了後、時間軸スライダーを左右に動かし、日本の軌跡を確認する。

手順6：横軸または縦軸のラベルはメニュー（「Income」「Life expectancy」等）担っている。別の指標に変える。例として「Children per woman」（女性1人あたりの子どもの数）や「CO2 emissions」（CO2排出量）を選ぶ。

手順7：画面下部のボタンで「Bubbles」から「Maps」（地図）、「Ranks」（順位）などに切り替え、同じデータを別の形式で見る。

手順8：横軸や縦軸のラベルを変更。気になる指標について、日本と他国（例：韓国、米国、ブラジル）を比べてみる。

体験のポイント

「所得が上がると平均寿命も延びる」等の相関関係（2つの指標が連動して変化する関係）を、200年分のデータで自分の目で確かめる。

Excelで相関係数を求める手順

どのサイトの演習でも、相関係数の計算は以下の手順で行う。

手順E1：2列のデータをExcelに用意する（例：A列に指標1、B列に指標2）。1行目は見出しとし、2行目以降にデータを置く。

手順E2：空きセルを選び、=CORREL(A2:A48, B2:B48) のように入力する。範囲は自分のデータ件数に合わせて変える。

手順E3：Enterキーを押すと、−1から1までの値が表示される。1に近ければ正の相関、−1に近ければ負の相関、0に近ければ相関がほぼないとみなす。

手順E4：2列のデータを選び、「挿入」→「散布図」で散布図を描き、点の並びを目で確かめる。

演習③ 過去の気象データ・ダウンロードと相関の分析

概要

気象庁が運営する、全国の観測地点の気温・降水量・日照時間等をCSVでダウンロードできるサイトである。観測地点・観測項目・期間を画面上で選ぶだけでデータを取り出せる。登録不要である。

運営主体：気象庁
URL：https://www.data.jma.go.jp/risk/obsdl/
データ出典：気象庁の観測網（気象官署・アメダス）による公式観測値
本サイトで行う分析：2地点・同一項目（月平均気温等）の相関係数の計算

操作手順

手順1：ブラウザで https://www.data.jma.go.jp/risk/obsdl/ にアクセスする。

手順2：画面上部の「地点を選ぶ」をクリックする。都道府県の地図から「東京都」を選び、表示された地点の中から「東京」にチェックを入れる。

「他の都道府県を選ぶ」をクリック。続けて「大阪府」を選び、「大阪」にチェックを入れる。画面右上の「選択済みのデータ量」のバーが上限（100%）を超えないことを確認する。

手順3：「項目を選ぶ」をクリックする。「データの種類」で「月別値」を選び、項目一覧から「月平均気温」にチェックを入れる。

手順4：「期間を選ぶ」をクリックし、「連続した期間で表示する」を選び、年と付きを指定する（例：2025年1月から、2025年12月まで）。

手順5：画面右上の「CSVファイルをダウンロード」ボタンをクリックする。ダウンロードしたCSVをExcelで開く。

手順6：東京の月平均気温と大阪の月平均気温が12か月分並んでいることを確認する。冒頭にヘッダー行が複数行入っている。データ行の先頭を確認する。共通手順E1〜E4に従って平均気温の相関係数を計算。

そして、散布図を描く。散布図では、最初に東京の気温１２ヶ月分を範囲選択。その次にCTRLキー（コントロールキー）を押しながら、大阪の気温１２ヶ月分を範囲選択。これで縦軸と横軸のデータが選択できたので、「挿入」で「散布図》を選ぶ

手順7：相関係数の値から判断（正の相関・負の相関・相関がほぼない）を行う。

手順8：気温以外の他のデータ、東京や大阪以外でも試してみる。

体験のポイント

日本国内の2地点の月平均気温は、季節変動が共通するため正の強い相関（1に近い値）を示すことが多い。余裕があれば、項目を「月降水量」に変えて同じ手順を繰り返し、気温ほど強い相関は出ないことを確かめる。この違いから「何が連動し、何が連動しないか」を自分の目で確かめる。

演習④ 総務省統計局「統計でみる都道府県のすがた」から相関の分析

概要

総務省統計局が毎年刊行している、47都道府県別の統計データ集である。人口、産業、教育、医療、住宅など多数の指標がまとめられ、e-Stat上でExcelファイルとして公開されている。ダウンロードしたExcelには47都道府県×多数の指標が表として並んでおり、相関係数の計算にそのまま使える。登録不要である。

運営主体：総務省統計局（Excelファイルはe-Stat上で配布）
入口URL：https://www.stat.go.jp/data/k-sugata/index.html
データ出典：社会・人口統計体系（各府省の統計を総務省統計局が再編集）
本サイトで行う分析：都道府県別の2指標の相関係数の計算

操作手順

手順1：ブラウザで https://www.stat.go.jp/data/k-sugata/index.html にアクセスする。

手順2：右側のメニューで「本書の内容」をクリック。そして、「I 社会生活統計指標」のリンクをクリックする。e-Statの統計表一覧ページに移る。

手順3：一覧の中から関心のある分野のExcelファイル（例：「A 人口・世帯」「E 健康・医療」等）を選び（クリック）、次のページで「表示・ダウンロード」の下のボタンをクリックする。Excel ファイルなどがダウンロードされる。初めて扱う場合は「A 人口・世帯」がわかりやすいだろう。

手順4：ダウンロードしたファイルを開く。「A 人口・世帯」の場合は、シートには47都道府県が行に、指標が列に並んだ表が現れる。冒頭の数行は見出しや説明である。データ行の先頭を確認する。

手順5：興味のある2つの指標を選ぶ。初めて扱う場合は「A 人口・世帯」の「総人口」と「総面積1km2あたり人口密度」がわかりやすい。

手順6：共通手順E1〜E4に従って相関係数を計算。「A 人口・世帯」の「総人口」と「総面積1km2あたり人口密度」の場合は、式は、次のようになる。

=CORREL(L14:L60, V14:V60)

そして、前の演習3と同じ手順で、散布図を作成。

手順8：相関係数の値から判断を行う。

体験のポイント

各人の興味に応じて、複数の種類のデータをダウンロード（例：都道府県別の人口、都道府県別の医師数）し、コピー＆ペーストにより、１つのExcel のシートの中に２つの異なるデータを並べ、相関係数を計算したり、散布図を作成。

量的に比例する指標は、強い正の相関（1に近い値）を示すことが多い。「比率どうし」（例：高齢化率と持ち家比率）を選ぶと、より興味深い発見が得られる。相関があるからといって因果関係があるとは限らない点に注意する。

演習⑤ e-Stat「統計ダッシュボード」から相関の分析

概要

政府統計の総合窓口（e-Stat）と連動した、指標ごとのグラフ・ランキングに特化したサイトである。分野別の指標を選び、47都道府県の値をグラフや表で確認できる。登録不要である。

運営主体：総務省統計局
URL：https://dashboard.e-stat.go.jp/
データ出典：各府省の公表統計（消費者物価指数、労働力調査、人口推計等）
本サイトで行う分析：都道府県別の2指標を画面から取得し、相関係数を計算

操作手順

手順1：ブラウザで https://dashboard.e-stat.go.jp/ にアクセスする。

手順2：画面上部のメニュー「グラフで見る」にカーソルを合わせ、サブメニューから分野（例：「人口・世帯」）を選ぶ。または同じサブメニューにある「都道府県へ」をクリックして都道府県別の指標一覧を直接開いてもよい。

手順3：分野内の指標一覧から、都道府県別に比較できる指標（例：「総人口」）を選ぶ。

手順4：グラフが表示されたら、今度は、画面の左側にあるメニューでデータ周期として「年」を選び、下の地域別で「都道府県別」などを選ぶ。

手順5：グラフが表示されるので確認する。上のタブで「数値」を選ぶ。表示された表を選択してコピーし、Excelに貼り付ける。画面にダウンロードボタン（CSVなど）がある場合はそれを使ってもよい。

手順6：同じ要領で、別の指標（例：「（季節調整値）完全失業率」）を取得し、同じExcelシートに貼り付ける。都道府県名の並びを必ず揃える。

手順7：共通手順E1〜E4に従って相関係数を計算。そして、散布図を作成。

手順8：相関係数の値から判断を行う。

体験のポイント

演習④で扱った指標とは別の組合せ（例：人口×失業率、人口×新設住宅着工戸数）を試すと、意外な結果が得られることがある。相関係数が0.3程度の場合、「相関があるとは言い切れない」と判断する慎重さが必要である。

aa-4. 機械学習，ニューラルネットワーク

機械学習は，コンピュータがデータを使用して学習し知的能力を向上させる技術で，データからパターンや関係性を自動で発見する。入力と正解の組（例：手書き数字画像と数字ラベル）を訓練データとして用いる方式を教師あり学習と呼び，他に教師なし学習や強化学習がある。ニューラルネットワークは脳のニューロンを模した構造で，入力の重みづけ，合計とバイアス，活性化関数の適用を経て順伝播する。その学習は予測と正解の誤差を小さくする最適化であり，バックプロパゲーションにより各層の重みとバイアスを更新する。

スライド資料

[PDF], [パワーポイント] （同じ内容, クリックしてダウンロード）

[演習の詳細を表示するには、この行をクリックしてください]

Chromeブラウザの翻訳機能の使い方

画面が英語で読みにくい場合は、以下の手順でページ全体を日本語に翻訳できる。

手順A：ページ上の文字のない場所（余白）を右クリックする。

手順B：表示されたメニューから「日本語に翻訳」を選ぶ。

演習① Quick, Draw! の体験

Quick, Draw! は，Googleが公開する機械学習の体験サイトであり，登録不要で利用可能である．ユーザが描いた絵を，ニューラルネットワークがリアルタイムで分類する．本演習では，機械学習が持つ知的能力（分類，認識）を体験することを目的とする．

Quick, Draw! のサイト：https://quickdraw.withgoogle.com/

操作手順

アクセスする．タイトル画面が表示される．

Quick, Draw! のサイト：https://quickdraw.withgoogle.com/

「描いてみよう (Let's Draw!)」のボタンをクリックする．
画面にお題（例：カヌー）が表示される．「OK」をクリックして開始する．
20秒以内に，お題の対象をマウスまたはタッチ操作で描く．描いている途中で，画面下にニューラルネットワークによる分類結果の候補がリアルタイムで表示される．正解に到達すると次のお題に進む．20秒経過した場合も次のお題に進む．
全6問のお題が終了すると，結果画面が表示される．
結果画面で，描いた絵のいずれかをクリックする．そのお題について，ニューラルネットワークが提示した分類結果の候補が表示される．世界中の他のユーザが描いた同じお題の絵の例もあわせて表示される．
余裕があれば，意図的に分かりにくい絵を描いて，ニューラルネットワークの分類の限界を確かめる．

ヒント

本サイトは数百種類のお題について，世界中のユーザが描いた絵を訓練データとして学習している．
ニューラルネットワークは，描いている途中の線の形状から，分類結果の候補を順次絞り込む．

考察ポイント

「訓練データの追加により，さらに知的能力が向上する可能性がある」ことを，本サイトの仕組みと結びつけて考える．世界中のユーザが描く絵が継続的に追加されることで，分類の精度がどのように変化しうるかを検討する．
描いた絵のうち，ニューラルネットワークが誤って分類したものについて，その原因を考える（線の省略，角度，描き順など）．
一般のプログラミングで「猫の絵を分類するプログラム」を作ることの困難さと，機械学習による解決との違いを考察する．

演習② Neural Network Playground の体験

Neural Network Playground は，カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）のCCoMが公開するWebサイトであり，登録不要で利用可能である．ニューラルネットワークの最小構成を体験できる．ニューロンの数を1個から変化させながら，分類の境目の形状がどのように変化するかを観察できる．本演習では，「ニューラルネットワークは，ニューロンがネットワークを形成する」という仕組みを，最小構成で確認することを目的とする．

Neural Network Playground：https://www.ccom.ucsd.edu/~cdeotte/programs/neuralnetwork.html

注意：本サイトは英語で表示される．操作要素はスライダーとボタンのみであり，英語が不得意でも操作に支障はない．

操作手順

URLにアクセスする．
Neural Network Playground：https://www.ccom.ucsd.edu/~cdeotte/programs/neuralnetwork.html
ページ上部にデータ点の散布図と，分類の境目を示す曲線（決定境界．2種類のデータ点を分ける線）が表示される．画面下に H=9 と表示されたスライダーを確認する．H は，ネットワーク内部のニューロンの数を表す．
マウスの右クリックと左クリックで、２種類の点を配置。「Clear points」をクリックで全ての点を消去。
「Start learn」をクリックすることでニューラルネットワークの学習開始。
スライダーを左端（H=1）まで動かす．ニューロンが1個のみとなり，分類の境目が直線1本になることを観察する．
スライダーを少しずつ右に動かし，H=2，H=3，H=4 と増やしていく．分類の境目が，直線の組み合わせから複雑な形状に変化していく様子を観察する．
スライダーを右端（H=9）まで動かす．赤と青の点の配置にもよるが、曲線的で複雑な分類の境目が形成されることを観察する．
余裕があれば，同じ作者による関連ページ（手書き数字であるMNIST認識：https://www.ccom.ucsd.edu/~cdeotte/programs/MNIST.html）にアクセスし，手書き数字の分類を体験する．

ヒント

ニューロン1個は，入力空間を1本の直線で2つに分ける単純な分類の働きをする．
ニューロンが複数存在すると，それらが連携することで，複雑な形状の分類の境目が形成される．
本サイトのニューロン数は最大でも9個である．現代の大規模ニューラルネットワーク（数百万から数十億以上のニューロン）と比べれば極めて小さいが，基本原理は共通である．

考察ポイント

本サイトで観察される「ニューロン数を増やすと分類の境目が複雑になる」ことを確認．
ニューロン数を極端に少なくした場合（H=1）と，多くした場合（H=9）とで，それぞれ，どのようなデータが正しく分類できるかを考察する．
コンピュータで扱えるニューロン数は，2010年の10万個から2050年には200億個に増加する見込みである．ニューロン数の増加が，ニューラルネットワークの能力に与える影響を考察する．

演習③ A Machine Learning Playground の体験

A Machine Learning Playground（Scienxlab版）は，ニューラルネットワークの学習過程を対話的に可視化するWebサイトであり，登録不要で利用可能である．ニューロンの数，活性化関数，学習の速さなどを変更して，学習をリアルタイムに実行できる．本演習では，「入力の重みづけ，合計とバイアス，活性化関数の適用」「ニューラルネットワークのパラメータ（重みやバイアス）を最適化する」という仕組みを総合的に体験する．

A Machine Learning Playground：https://playground.scienxlab.org/

本サイトは，Googleが公開する TensorFlow Playground（https://playground.tensorflow.org/）の拡張版である．UIと基本操作は原版と同一であり，活性化関数の種類と利用できるデータの追加などの拡張が施されている．他の教材や書籍で「TensorFlow Playground」という名称に出会った際は，同系統のツールである．原版も同じ操作方法で利用できる．

事前準備：演習②を先に体験しておくと理解しやすい．

注意：本サイトは英語で表示される．操作要素は主にボタンとドロップダウンメニューであり，英語が不得意でも直感的に操作できる．

操作手順

上記URLにアクセスする．
A Machine Learning Playground：https://playground.scienxlab.org/
画面左にDATA（使用するデータの選択），中央にFEATURES（入力の選択）とHIDDEN LAYERS（ニューロンの層）の構造図，右にOUTPUT（出力と誤差）が表示される．
画面上部の実行ボタン（▶）をクリックして学習を開始する．誤差（Training loss と Test loss．訓練時の誤差と検証時の誤差）の値が減少し，右の出力領域で，2種類のデータ点を分類する境目が形成されていく様子を観察する．
一時停止ボタンで学習を止めることができる．
リセットボタン（↺）で初期状態に戻す．
左のDATAで，異なるデータ分布を選択する．各データ分布で学習を実行し，分類の難易度の違いを観察する．
中央のHIDDEN LAYERSの「+」「-」ボタンで，ニューロンの層の数と各層のニューロンの数を変更する．変更後に再度学習を実行し，分類の境目の形状の変化を観察する．
余裕があれば、画面上部のActivation（活性化関数）ドロップダウンで，活性化関数を順に切り替える．各設定で学習を実行し，収束の速さと分類の境目の違いを観察する．
学習中は，ニューロン間を結ぶ線の色（青：正の重み，橙：負の重み）と太さ（重みの絶対値の大きさ）の変化を観察する．
線にマウスカーソルを重ねると，重みが表示される。．
ニューロンの左下の小さな四角にマウスカーソルを重ねると，バイアスが表示される。．

ヒント

誤差（loss）は最適化の目的関数（ゴール）に相当する．ニューラルネットワークは，誤差を最小化するように重みとバイアスを自動で調整する．
ニューロン間を結ぶ線の太さは，重みを表す．学習が進むにつれて線の太さと色が変化することを観察すると，学習が重みの調整であることが確認できる．
活性化関数の種類によって，学習の様子が異なる．
本サイトは多機能であるため，最初は既定の設定のまま実行ボタンを押すだけで十分である．慣れてから各パラメータを1つずつ変更するとよい．

考察ポイント

「入力の重みづけ，合計とバイアス，活性化関数の適用」という3つの処理が，本サイトの構造図でどのように視覚化されているかを確認する．ニューロン間の線が重みに対応することを確認する．
最適化は，ニューラルネットワークの学習で重要な役割を果たす．誤差(loss)の減少を観察した結果を見て，誤差が0に近づいていくことを確認．
ニューロンの層の数や、ニューロンの数を増やした場合に，分類の能力がどのように変化するかを観察する．増やしすぎると学習失敗の可能性が増えることも確認できる．
演習②ではニューロンの数のみを変更できたが，本サイトでは層の数，活性化関数など変更できる．それらが学習結果に与える影響を整理する．

スライド資料と演習手順の資料は，https://www.kkaneko.jp/mi/index.html で，各回の授業開始時刻までに掲載します。

セレッソのコースニュースで授業に関するお知らせを配信します。また，小テスト機能で課題を出します。あわせて確認してください。

本科目の資料は，以下の2種類で構成されています。

スライド資料：授業中にプロジェクタで説明するスライド（パワーポイント，PDF同じ内容）
演習手順の資料：演習で使用する

aa-5. 深層学習（ディープラーニング）

資料: [PDF], [パワーポイント]

【トピックス】

人工知能, ニューラルネットワーク, ディープラーニング, ユニット, 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, ニューラルネットワークを用いた学習

【概要】

ニューラルネットワークは、複数のユニットが結合し、各ユニットは入力の重み付けや活性化関数の適用を行う。構造は、層構造で全結合のものが最もシンプルで、データは入力から出力への一方向に流れ、各層のユニットは全結合される。結合の重みやバイアスの調整により望みの出力を得る。ディープニューラルネットワークは層が多いニューラルネットワークで、多層でも学習が成功するためのさまざまな工夫が必要とされる。

【関連するページ等】

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

【関連する外部ページ】

Office 365 オンライン版 https://portal.office.com
TensorFlow の仕組み https://playground.tensorflow.org

Excel ファイル（各自の演習に活用）

活性化関数: 53.xlsx

aa-6. 画像分類システム

資料: [PDF], [パワーポイント]

【トピックス】

人工知能, 画像と画素, 濃淡画像のデータ, ニューラルネットワークを用いた分類, 画像分類システム, ニューラルネットワークの作成, 学習, 画像分類

【概要】

画像分類システムは、画像を特定のカテゴリに分類するもので、手書き文字認識やパターン認識等に応用される。画像分類は、ニューラルネットワークを使用して可能である。ニューラルネットワークは機械学習の一種で、パターンや関連性を学習する。画像分類システムでは、ニューラルネットワークの最終層のユニットで最も活性度の高いものを選択するという仕組みで分類が行われる。画像分類システムは広範に活用されており、具体的な学習はTensorFlowの公式チュートリアル等を通じて可能である。

【関連するページ等】

手書き文字認識（Google Colaboratory）実行結果とプログラムと説明を見るだけなら, Google アカウントは不要 https://colab.research.google.com/drive/1IfArIvhh-FsvJIE9YTNO8T44Qhpi0rIJ?usp=sharing
YouTube 動画 https://www.youtube.com/watch?v=WYoevH_C1Is

【関連する外部ページ】

画像分類（TensorFlowの公式チュートリアル）左側のメニューで「KerasによるMLの基本」を展開し, 「基本的な画像分類」をクリック画像を10種類に分類。訓練データは60,000枚の画像と正解。検証データは10,000枚の画像と正解 https://www.tensorflow.org/tutorials

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]

【トピックス】

人工知能, 機械学習, 汎化, 汎化の失敗, 学習の繰り返し, 学習曲線

【概要】

機械学習は訓練データから学習し、未知のデータに対しても適切に処理できる「汎化」能力を持つ。学習の過程は、訓練データでの誤差を減らすよう重み調整し繰り返すものだが、過学習となり未知データでの誤答が増える場合がある。そのため、検証データを用いて過学習の確認が必要で、学習曲線はその一助となる。最近の技術進展により過学習防止の技術が進展している。過学習の防止には大量データによる学習も大切である、コンピュータの高速化も一定の助けとなっている。

【関連するページ等】

手書き文字認識（Google Colaboratory）実行結果とプログラムと説明を見るだけなら, Google アカウントは不要 https://colab.research.google.com/drive/1IfArIvhh-FsvJIE9YTNO8T44Qhpi0rIJ?usp=sharing
YouTube 動画 https://www.youtube.com/watch?v=Qh-pu3Fvvuc

【関連する外部ページ】

オーバーフィットとアンダーフィット（TensorFlowの公式チュートリアル） https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=ja

aa-8. 人工知能とコンピュータビジョン

資料: [PDF], [パワーポイント]

【トピックス】

人工知能, コンピュータビジョン, 畳み込み, プーリング, 畳み込みニューラルネットワーク, 物体検出, セグメンテーション, 顔情報処理, 姿勢推定

【概要】

コンピュータビジョンはコンピュータが実世界を理解・活用する技術で、画像理解、物体検出、セグメンテーションなどが重要な要素である。ディープニューラルネットワークや畳み込みにより、これらの精度向上が進んでいる。畳み込みはデータとカーネルを重ね合わせて一つの値にまとめる手法である。コンピュータビジョンは他にもある。顔情報処理は顔検出、顔ランドマーク、顔のコード化、顔識別などがあり、本人確認や表情推定、年齢判定など多岐にわたり利用される。姿勢推定は人体の姿勢をAIで把握する技術で、状況把握、行動予測、行動検知、危険察知などに応用される。

【関連するページ等】

畳み込みニューラルネットワーク, 学習, 検証, 学習曲線について https://colab.research.google.com/drive/18IPPkY96Oc6jkYD2su4cFgWcoYAskLo_?usp=sharing
YouTube 動画 https://www.youtube.com/watch?v=8e6YqUl32gQ

【関連する外部ページ】

CNN Explainer ジョージア工科大学 Polo Club 畳み込み層などの仕組みをビジュアルに学ぶことができるサイト https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
OneFormer のデモサイト画像のセグメンテーション https://huggingface.co/spaces/shi-labs/OneFormer
コンピュータビジョンのデモサイト https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop

aa-9. 遷移関数、知的なゲーム世界の実現

【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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

この回で学ぶこと．

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
知的なゲーム（ゲームのルールと勝利条件が定まっているもの）で，コンピュータが，ゲームのプレイヤーになる．
そのための基礎として「状態空間表現」という方法を使い，コンピュータでもゲームのルールを扱えるようにすることを学ぶ．

9-3. ゲームのルールのプログラミング
【関連する外部ページ】
OnlineGDB の URL: https://www.onlinegdb.com/
右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．
プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」
Python プログラムのソースコード
```
a = 0
while(True):
    print('a = %d' % a)
    r = int(input())
    if (r == 1) and (a < 21):
        a = a + 1
    if (r == 2) and (a < 21):
        a = a + 2
    if (r == 3) and (a < 21):
        a = a + 3
```

9-4. コンピュータ・プレイヤーがゲームに参加

GDB online: https://www.onlinegdb.com/

右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．

プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」

Python プログラムのソースコード

def computer(a):
    if( a == 1 ):
        return 3
    elif( a == 2 ):
        return 2
    elif( a == 3 ):
        return 1
    elif( a == 5 ):
        return 3
    elif( a == 6 ):
        return 2
    elif( a == 7 ):
        return 1
    elif( a == 9 ):
        return 3
    elif( a == 10 ):
        return 2
    elif( a == 11 ):
        return 1
    elif( a == 13 ):
        return 3
    elif( a == 14 ):
        return 2
    elif( a == 15 ):
        return 1
    elif( a == 17 ):
        return 3
    elif( a == 18 ):
        return 2
    elif( a == 19 ):
        return 1
    else:
        return 0

def move(a, r):
    if (r == 1) and (a < 21):
        a = a + 1
    if (r == 2) and (a < 21):
        a = a + 2
    if (r == 3) and (a < 21):
        a = a + 3

    return a

a = 0
while(True):
    print('a = %d' % a)
    r = int(input())
    a = move(a, r)
    print('a = %d' % a)
    r = computer(a)
    print('computer: %d' % r)
    a = move(a, r)

aa-10. 遷移関数、探索、総当たり

【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、Python による総当たり

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

この回で学ぶこと．

総当たりにより，正解を探索する．
総当たりは「正解を確実に探索できる方法」とも考えることができる．
状態空間表現（世界の状態が変数で表されている）でのルールをもとに変数値を変化させてゴール（目的とする変数の値）に至ることを探索．

10-4. 状態空間表現での総当たりをコンピュータで動かす

GDB online: https://www.onlinegdb.com/

右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．

プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」

Python プログラムのソースコード

import itertools
import sys

def move(x, y, r):
    success = False
    if (r == 1) and (x < 1):
        x = x + 1
        success = True
    if (r == 2) and (x > 0):
        x = x - 1
        success = True
    if (r == 3) and (y < 2):
        y = y + 1
        success = True
    if (r == 4) and (y > 0):
        y = y - 1
        success = True
    return(x, y, success)

nsteps = 3
seq = [1, 2, 3, 4]
success = False
for j in list(itertools.product(seq, repeat=nsteps)):
    x, y = 0, 0
    for i in j:
        x, y, success = move(x, y, i)
        if(not(success)):
            break

    if(success):
        print("%s %d %d" % (str(j), x, y))

10-6. ２つの水差しを総当たりで扱う

GDB online: https://www.onlinegdb.com/

右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．

プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」

Python プログラムのソースコード

パスの長さ 2 で，総当りで調べるプログラム

2つの水差し（4リットルと，3リットル）．
初期状態: x=0, y=0

import itertools
import sys

def move(x, y, r):
    success = False
    if (r == 1) and (x < 4):
        x = 4
        success = True
    if (r == 2) and (x > 0):
        x = 0
        success = True
    if (r == 3) and ((x + y) >= 3) and (y < 3):
        x, y = x + y - 3, 3
        success = True
    if (r == 4) and ((x + y) <= 3) and (x > 0):
        x, y = 0,  x + y
        success = True
    if (r == 5) and (y < 3):
        y = 3
        success = True
    if (r == 6) and (y > 0):
        x = 0
        success = True
    if (r == 7) and ((x + y) >= 4) and (x < 4):
        x, y = 4, x + y - 4
        success = True
    if (r == 8) and ((x + y) <= 4) and (y > 0):
        x, y = x + y, 0
        success = True

    return(x, y, success)

nsteps = 2
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
success = False
for j in list(itertools.product(seq, repeat=nsteps)):
    x, y = 0, 0
    for i in j:
        x, y, success = move(x, y, i)
        if(not(success)):
            break

    if(success):
        print("%s %d %d" % (str(j), x, y))

10-6. ２つの水差しを総当たりで扱う

パスの長さ 3 の総当りにより，ゴール状態にできるかを調べるプログラム

2つの水差し（4リットルと，3リットル）．
初期状態: x=0, y=0
ゴール状態: x=3, y=0

import itertools
import sys
nsteps = 3
goal = (3, 0)
path=[1,2,3,4,5,6,7,8]
for j in list(itertools.product(path, repeat=nsteps)):
    x, y = 0, 0
    for i in j:
        if i == 1 and x < 4:
            x, y = 4, y
        elif i == 2 and y < 3:
            x, y = x, 3
        elif i == 3 and x > 0:
            x, y = 0, y
        elif i == 4 and y > 0:
            x, y = x, 0
        elif i == 5 and (x + y) >= 3 and y < 3:
            x, y = x + y - 3, 3
        elif i == 6 and (x + y) >= 4 and x < 4:
            x, y = 4, x + y - 4
        elif i == 7 and (x + y) <= 3 and x < 0:
            x, y = 0, x + y
        elif i == 8 and (x + y) <= 4 and y > 0:
            x, y = x + y, 0
    if ( goal == (x, y) ):
        print("%s %d %d" % (str(j), x, y))

aa-11. パス、木、発見的探索

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

この回で学ぶこと

パス，木，グラフは，情報を見通し良く扱えるための考え方
総当たりはすべての経路（パス）を試すもの．経路（パス）の情報を見通し良く扱うには，木が有効．
探索は，木の中のスタートの場所と，ゴールの状態を指定して経路（パス）を探す．
探索は，正解に至る経路（パス）があるのであれば，必ず経路（パス）を見つけることができる．
探索には，種々の方法があるが，正解に至る経路（パス）があるのであれば，必ず経路（パス）を見つけることができることに変わりはない．

外部ページへのリンク（作者に感謝します）．

VisuAlgo の URL: https://visualgo.net/ja
最小全域木を選ぶ．全域木は，グラフの全ノードを網羅する木
qito.github.io の URL: https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/
迷路作成，A* 法と総当たりでの迷路探索の違いを見る
https://www.growingwiththeweb.com/projects/pathfinding-visualiser/
パスと木
http://www.algoanim.ide.sk/

aa-12. プロダクションシステム，知識表現，推論エンジン

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

この回で学ぶこと．

プロダクションシステム

作業領域
作業領域には「知識」のデータを置く。知識は、変化するものである。知識は、次のような形で書くことができる。
['体毛', 'ある']
['肉食', 'する']
推論エンジン
ルールを用いて作業領域を変化させるという推論を行う
ルール
ルールは既存の知識から新しい知識を生み出したり、知識を変化させるためのルールである。次のように書くことができる。
'体毛' = 'ある'→ ['種類', '哺乳類']
'種類' = '哺乳類' and '肉食' = 'する' → ['種類', '肉食動物']

GDB online: https://www.onlinegdb.com/

右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．

プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」

12-1. 知識表現
```
m = {'x': 0, 'y': 0}
print(m)
```

12-2. 知識表現の例

m = {'taimou': True, 'nikusyoku': True}
print(m)

12-3 プロダクションシステム

m = {'taimou': True, 'nikusyoku': True}

def rule(m):
    changed = False
    if m['taimou'] == True:
        m['syurui'] = 'honyurui'
        changed = True
    if m['syurui'] == 'honyurui' and m['nikusyoku'] == True:
        m['syurui'] = 'nikusyokudoubutsu'
        changed = True

print('----start----')
print(m)

while(True):
    if rule(m) != True:
        break

print('----finished----')
print(m)

12-4. 知識表現のバリエーション

m = {'ichiro': {'has': 'ball'},
     'jiro':   {'has': 'none'},
     'saburo': {'has': 'none'}}
print(m)

別のプログラム

m = {'ichiro': {'has': 'ball'},
     'jiro':   {'has': 'none'},
     'saburo': {'has': 'none'}}

def rule(m):
    changed = False
    if m['ichiro']['has'] == 'ball':
        m['ichiro']['has'] = 'none'
        m['jiro']['has'] = 'ball'
        changed = True
    return changed

print('----start----')
print(m)

while(True):
    if rule(m) != True:
        break

print('----finished----')
print(m)

aa-13. 述語、Prolog

資料: [PDF], [パワーポイント]

今回の授業で学ぶこと．

事実を述語の形で書くことができる．述語は，1項，あるいは，複数項の関係のこと
- john は男である
  male(john). 1項
- mike は john の親である
  parent(mike, john). 2項
複数項のときは，カンマで区切る
述語でのルールの例
X が Y の parent (親) ならば， Y は X の child (子供) である
child(Y, X) :- parent(X, Y).
X,Y は変数
Prolog
Prolog では，問い合わせに対し事実との照合や推論を行う．問い合わせでは，値 false, trueを回答したり，変数値 X = hanako, X = taro を回答する能力を持つ

aa-14. 自然言語処理

資料: [PDF], [パワーポイント]

この回で学ぶこと

自然言語処理
人間の言葉を、コンピュータが処理すること
自然言語処理の種類
- 単語の切り出し
- 品詞の判定
- 構文解析（係り受けなどの関係の分析）
- 意味解析

aa-15. 全体まとめ，発展

資料: [PDF], [パワーポイント]

Python プログラムのソースコードなど

ニューラルネットワークを作るプログラム (Python)


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

from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
import keras.optimizers
m.add(Dense(units=64, activation='relu'))', input_dim=4))
m.add(Dense(units=3, 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 (Python)

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 (Python)


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による分類 (Python)


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


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


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


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

第1層と第2層の間の結合の重みを表示 (Python)


m.get_weights()[2]

11. グラフと全域木
外部ページへのリンク（作者に感謝します）．
- VisuAlgo の URL: https://visualgo.net/ja
  最小全域木を選ぶ．全域木は，グラフの全ノードを網羅する木
11. A*法の実演（迷路作成，A*法と総当たりでの探索の違い）
外部ページへのリンク（作者に感謝します）．
- qito.github.io の URL: https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/
  迷路作成，A* 法と総当たりでの迷路探索の違いを見る
- https://www.growingwiththeweb.com/projects/pathfinding-visualiser/
- パスと木
  http://www.algoanim.ide.sk/
GDB online: https://www.onlinegdb.com/
右上の「language」で「Python 3」を選ぶこと．
プログラムの実行開始は「Run」，実行停止は「Stop」
```
m = [['x', 0], [y', 0]]
print(m)
```
13. Prolog の実演
外部ページへのリンク（作者に感謝します）．
- SWISH のページ: https://swish.swi-prolog.org/
Prolog プログラムのソースコード
```
human(hanako).
human(taro).
think(X) :- human(X).
```
13. Prolog の実演（true, false を得る問い合わせ）
外部ページへのリンク（作者に感謝します）．
- SWISH のページ: https://swish.swi-prolog.org/
Prolog プログラムのソースコード
```
male(ali).
female(zeyn).
female(anne).
parent(ali, anne).
parent(zeyn, anne).
child(Y, X) :- parent(X, Y).
```

15. 強化学習

強化学習により，コンピュータは，迷路からの脱出に上達する.

迷路は配列（アレイ）で作っている．サイズは 9 × 9. 値「1」は壁で，値「0」が通路．迷路の出口は，一番右下の「0」としている．

下のプログラムでは 200回の学習を繰り返している

強化学習による迷路脱出プログラム．「下に行くべき」のスコア算出 (Python)


import numpy as np
from scipy import *
import sys, time

from pybrain.rl.environments.mazes import Maze, MDPMazeTask
from pybrain.rl.learners.valuebased import ActionValueTable
from pybrain.rl.agents import LearningAgent
from pybrain.rl.learners import Q, SARSA
from pybrain.rl.experiments import Experiment
from pybrain.rl.environments import Task

structure = array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])

environment = Maze(structure, (7, 7))
controller = ActionValueTable(81, 4)
controller.initialize(1.)

learner = Q()
agent = LearningAgent(controller, learner)

task = MDPMazeTask(environment)
experiment = Experiment(task, agent)

for i in range(200):
    experiment.doInteractions(100)
    agent.learn()
    agent.reset()
    print( np.round( controller.params.reshape(81,4)[:,0].reshape(9,9), 2) )

強化学習による迷路脱出プログラム．「右に行くべき」のスコア算出

import numpy as np
from scipy import *
import sys, time

from pybrain.rl.environments.mazes import Maze, MDPMazeTask
from pybrain.rl.learners.valuebased import ActionValueTable
from pybrain.rl.agents import LearningAgent
from pybrain.rl.learners import Q, SARSA
from pybrain.rl.experiments import Experiment
from pybrain.rl.environments import Task

structure = array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
                   [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])

environment = Maze(structure, (7, 7))
controller = ActionValueTable(81, 4)
controller.initialize(1.)

learner = Q()
agent = LearningAgent(controller, learner)

task = MDPMazeTask(environment)
experiment = Experiment(task, agent)

for i in range(200):
    experiment.doInteractions(100)
    agent.learn()
    agent.reset()
    print( np.round( controller.params.reshape(81,4)[:,1].reshape(9,9), 2) )

人工知能デモサイトの紹介

スタイル変換
https://tenso.rs/demos/fast-neural-style
AutoDraw, https://www.autodraw.com/
Variational AutoEncoder https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo
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画像分類: https://clarifai.com/demo