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人工知能演習

大学で使用した自作の教材を,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

  1. ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野,Python プログラミングの基礎 [PDF], [パワーポイント]

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/1MZX1J7rRdt1TS_0uzBDQS9cx9Hbm8Ea0?usp=sharing

  2. ae-2. 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]

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/1J7VEF2Vs3BQadJTbeVjhHwMleanTQya1?usp=sharing

  3. ae-3. ディープラーニングの基礎 [PDF], [パワーポイント]

    ① ニューラルネットワークの作成:

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/1k3YbTbQkZXlWw91DBXoHdU1_wd7LbFF3?usp=sharing

    ② 学習済みのディープニューラルネットワークを使用した画像分類:

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/1TM0bbEUcAyHhsWzlgfetO-WYaf9tcnJE?usp=sharing

  4. ae-4. ディープラーニングでの物体認識,画像分類 [PDF], [パワーポイント]

    ① 畳み込み(Python のプログラム)

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/1pcdD-I5-2VbLizKb3egJIQWXn8tBfOuK?usp=sharing

    ② 畳み込みニューラルネットワークのデモ(第三者のページ)

    Google Colaboratory: https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

    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

    ③ 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類

    Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/18IPPkY96Oc6jkYD2su4cFgWcoYAskLo_?usp=sharing

  5. ae-5. 物体検出,セグメンテーション [PDF], [パワーポイント]

    ① 物体検出を動かしてみる

    https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/object_detection.ipynb

    ② セマンティック・セグメンテーションを動かしてみる

    https://colab.research.google.com/drive/1NKmQfbDG0XCR0bO6vcFP304gy4iqeD7L?usp=sharing

    ③ パノプティック・セグメンテーションを動かしてみる

    https://colab.research.google.com/drive/1xWaQuJt50LqYwyw9ohsYERZ_Ix1gy1rN?usp=sharing#scrollTo=az0NragleQUI

  6. ae-6. 顔情報処理 [PDF], [パワーポイント]

    https://colab.research.google.com/drive/1S55yEFiQpdIRdjWbdH0zzEYD5VAfklHd?usp=sharing#scrollTo=9PKc8UHqOlHt

  7. ae-7. 予測・判断(時系列データ,リカレントニューラルネットワーク,LSTM) [PDF], [パワーポイント]

    https://colab.research.google.com/drive/1qxh5l0iEPUm-QRTuEBSqBLd3V9KvqItK?usp=sharing

  8. ae-8. 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]

    ① 単語の特徴ベクトルと類似献策(Word2vec を使用)

    https://colab.research.google.com/drive/1E86OSq90AyI1z-ULE6hNoVmpCJ_7fCR8?usp=sharing

    ② 自然言語処理(問答、要約、テキスト生成)(Transformer を使用)

    https://colab.research.google.com/drive/1L9n5E0_BTRy1q0jE1I2xT3MTuSpceVSY?usp=sharing