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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. aa-1. 人工知能の概要
  2. aa-2. データサイエンス・AIの事例
  3. aa-3. データサイエンス・AIの演習
  4. aa-4. 機械学習
  5. aa-5. 深層学習,ニューラルネットワーク
  6. aa-6. 学習と検証、学習不足、過学習
  7. aa-7. コンピュータでの画像の扱い、人工知能による画像分類
  8. aa-8. コンピュータビジョンと人工知能
  9. aa-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
  10. aa-10. 総当たりによる探索
  11. aa-11. パス,木,グラフ,探索,発見的探索
  12. aa-12. プロダクションシステム
  13. aa-13. 述語,Prolog
  14. aa-14. 自然言語処理,品詞,構文解析
  15. aa-15. まとめ

【サイト内の関連ページ】

資料

aa-1. 人工知能の概要

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa1pptx

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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

【外部ページへのリンク】

人工知能のデモサイト

作者に感謝します.

aa-2. データサイエンス・AIの事例

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa2-ai

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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

Excel ファイル(各自の演習に活用)

【外部ページへのリンク】

人工知能のデモサイト

aa-3. データサイエンス・AIの演習

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa3pptx

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,

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

Excel ファイル(各自の演習に活用)

【外部ページへのリンク】

資料で出てくるサイト

aa-4. 機械学習

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa4pptx

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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

Excel ファイル(各自の演習に活用)

Python プログラム

4-7. 最適化の用途

謝辞:https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/optimize.html のプログラムをそのまま使用しています.

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def rosen(x):
    """The Rosenbrock function"""
    return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)

x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])
res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead',
    options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})
print(res.x)

aa-5. 深層学習,ニューラルネットワーク

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa5-251817395

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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

Excel ファイル(各自の演習に活用)

aa-6. 学習と検証、学習不足、過学習

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa6-251926288

トピックス: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、学習曲線、学習不足、過学習、学習のバリエーション、自己学習、強化学習

資料: [PDF], [パワーポイント]

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=WYoevH_C1Is

今回説明したプログラムは,Google Colaboratory のノートブックで公開している.

Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/18Nf9FPFhOvx8_V30z8PdBD2kcyDap8b7?usp=sharing

このリンクをクリックすると,Google Colaboratory のノートブックが開く. そして,Google アカウントでログインすると,Google Colaboratory のノートブック内のコードを実行することができる.

aa-7. コンピュータでの画像の扱い、人工知能による画像分類

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/aa7-251926316

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

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

今回説明したプログラムは,Google Colaboratory のノートブックで公開している.

Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1IfArIvhh-FsvJIE9YTNO8T44Qhpi0rIJ?usp=sharing

このリンクをクリックすると,Google Colaboratory のノートブックが開く. そして,Google アカウントでログインすると,Google Colaboratory のノートブック内のコードを実行することができる.

aa-8. コンピュータビジョンと人工知能

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/8-252036971

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,画像分類システム,MNIST データセット

資料: [PDF], [パワーポイント]

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

今回説明したプログラムは,Google Colaboratory のノートブックで公開している.

Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1-UWl-WEPmmNo-S_O17E5XPkF4tphE6xz?usp=sharing

Google Colaboratory のページ: https://colab.research.google.com/drive/1p98R2XpYcZsz-GZ84mFbw3v9H7AStz8e?usp=sharing

このリンクをクリックすると,Google Colaboratory のノートブックが開く. そして,Google アカウントでログインすると,Google Colaboratory のノートブック内のコードを実行することができる.

aa-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

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

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.

aa-10. 総当りによる探索

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

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.

aa-11. パス,木,グラフ,探索,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

外部ページへのリンク(作者に感謝します).

aa-12. プロダクションシステム、知識表現、推論

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

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」

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.

aa-14. 自然言語処理,品詞,構文解析

資料: [PDF], [パワーポイント]

この回で学ぶこと


Python 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