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データベース関連技術(目次ページ)

データベース関連分野の技術を,すぐに,手元のパソコン等で実験,実施,評価する手順等について. (データサイエンス,人工知能,コンピュータグラフィックス,コンピュータビジョン等のデータベース周辺領域を網羅)

「データベース関連技術」の項目目次

※ Google Firebase など,データベースシステムのインストール,設定,利用については, 別のページで,紹介している.

※ オープンデータは,別のページで,紹介している.


「データベース関連技術」の詳細目次

ディープラーニング・フレームワーク

ディープラーニングは,ジェフ・ヒントンが 2006年に見出した,層の浅いニューラルネットワークの組み合わせによる多層性の実現により勃興した分野.

TensorFlow の体験,応用例

TendowFlow (https://www.tensorflow.org/) は, 機械学習のフレームワーク. 節が数値演算,枝が多次元の配列(テンソル)であるような「データフローグラフ (data flow graph)」を特色とする.

Web ページ: http://tensorflow.org/

github: https://github.com/tensorflow/tensorflow

体験学習(ハンズオン)

TenforFlow の応用例

Keras の体験,応用例

github: https://github.com/fchollet/keras

Keras 応用: https://keras.io/applications/

https://keras.io/ja/

体験学習(ハンズオン)

SSD による物体認識

その他

・H2O.ai の紹介

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

Caffe2, Decaf, PyCaffe の紹介

http://caffe.berkeleyvision.org/

Web ページ: https://caffe2.ai/

github: https://github.com/caffe2/caffe2
https://github.com/Yangqing/caffe2

モデル: https://caffe2.ai/docs/zoo.html https://github.com/caffe2/models

Pythonバージョン: 3.3, 2.7

PyTorch の応用例

目次ページ:PyTorch の応用例

PyTorch の Web ページ: http://pytorch.org/

github: https://github.com/pytorch/pytorch

github: https://github.com/hughperkins/pytorch

データセット, モデル: https://github.com/pytorch/vision/

Torch 7 の利用

Torch 7

Web ページ: http://torch.ch/

github: https://github.com/torch/torch7

チートシート: https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

チュートリアル: http://torch.ch/docs/getting-started.html#_

Theano の紹介

( 2017.9 に開発の停止がアナウンス)

Web ページ: http://deeplearning.net/software/theano/index.html

github: https://github.com/Theano/Theano

チュートリアル: https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials

arxiv: http://arxiv.org/abs/1605.02688

http://deeplearning.net/software/theano/

CNTK の利用

Web ページ:

https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/

https://github.com/Microsoft/CNTK

github: https://github.com/Microsoft/CNTK

チュートリアル: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/dongyu/CNTK-Tutorial-NIPS2015.pdf

ドキュメント: http://research.microsoft.com/apps/pubs/?id=226641

Chainervr について: https://github.com/chainer/chainercv

Python について: https://github.com/stitchfix/Algorithms-Notebooks

いくつかのフレームワーク類

Cuda-convnet の利用

Memory Network


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


ディープラーニング,機械学習応用


複数のモデルの並立,アンサンブル

書きかけ


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


    顔検出,顔識別,表情判定,顔のクラスタリングや類似度や分類,肌色部分の抽出(Dlib, DeepGaze を使用)

    顔検出,顔のランドマーク検出

    顔識別

    表情判定

    頭部の向き,瞳孔の検出

    肌色部分の抽出


    画像のマッチング,レジストレーション(Image Matching, Image Registration)

    ステレオ画像

    OpenPose, 人体の姿勢推定,キーポイント抽出


    Convolutional Neural Networks の利用

    文字列を扱う CNN


    画像のセグメンテーション(Image Segmentation)


    画像分類,物体検出


    OpenCV の機能とプログラム例

    【OpenCV の機能とプログラム例】

    目次ページ: OpenCV の機能とプログラム例

    画像 (Python 言語版)

    行列操作 (C言語版)

    画像 (C言語版)

    ビデオ (C言語版)

    OpenCV 以外のコンピュータビジョンソフトウエア紹介


    スピーチ



    ビデオデータの操作


    3次元コンピュータグラフィックス(ポリゴン)

    Blender インストール

    Blender 2.8 設定,画面構成,基本操作

    Blender 体験学習

    Blender の便利な機能

    マテリアル

    Blender と MakeHuman との連携による人体アニメーション

    Blender のアニメーション表現

    Blender で OpenStreetMap データのダウンロードやインポート

    Blender 関連ソフトウエア

    Blender 2.79

    Blender 2.79 ゲームエンジン

    その他


    Python のコンピュータグラフィックス・ゲームエンジン

    Python で表示(マウス操作などで視点操作)


    3次元点群データ,MeshLab


    3次元地図データベース応用(実践,実験トピックスなど)

    GeoTIFF の活用

    GeoTIFF 形式ファイルの取り扱い全般

    GeoTIFF 形式の高さマップ (height map)

    GeoTIFF 形式ファイルの高さマップ (height map) をポリゴン化

    3次元地図システム

    OpenDroneMap, 立体再構成

    WebGL + cecium + Python

    A-Frame


    Web ブラウザで動くインタラクティブ,ダイナミックな地図を作る

    クリッカブル地図(マーカーなどが付いた地図)

    GoogleStreetView へのリンク

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用

    OpenStreetMap 活用


    交通流シミュレーション


    Web スクレイピング

    Web スクレイピングは,Webブラウザの操作の自動化により,Webアプリのテスト,Webにおける種々の操作を所定のプログラム通りに行うことができる技術。


    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.

    データの取り扱い

    データの確認

    種々のデータ

    関連のPythonパッケージ


    doc2vec など


    Web サービスのプログラミング


    Python のプログラム例,ヒント


    2次元ゲームエンジン Cocos2d


    その他

    データ解析, R システム

    仮想マシン

    ・Paragon Go Virtual

    地図情報システム

    ディープラーニング応用

    3次元コンピュータグラフィックス

    Oculusを使ってみる

    【仮想化とクラウド・コンピューティング】

    【画像と3次元グラフィックス】

    【ビデオ処理ツール】

    【テキスト処理ツール】

    Ubuntu で LastWave をビルドしインストール

    【プログラミング言語 R を用いた統計処理/データマイニング】

    【地理情報システム (GIS)】


    【オープンデータ】



    【コマンドラインでの画像ファイルの操作】

    コマンドラインでの画像ファイル操作

    【画像と3次元グラフィックス】

    目次ページ: 医用画像(MRI, CT 等)のツール

    目次ページ: 3次元グラフィックスのツール(モデラーとレンダラー)

    ゲームエンジン Irrlicht, Jirr, Allegro を用いたグラフィックス,ゲーム,画像プログラミング

    ・ Allegro バージョン 5 のインストールとプログラム例

    ・ Irrlicht インストールとプログラミング

    IRRLICHT は,もともと C 言語ベースの有名な3次元エンジンです. IRRLICHT は,画像(カラー,モノクロ)の描画、2次元グラフィックス3次元グラフィックスイベント処理(マウス,キーボード等)の機能をもったゲームエンジンの決定版です. 文字の描画 (unicodeも可), 画像ファイル読み書きの機能もありますし,スライダやボタンなどのGUI部品もあるので,困ることはありません.

    ・ Jirr インストールとプログラミング

    CUDA プログラミング


    【ビデオ処理ツール】



    【Rシステムを用いた統計処理/データマイニング】


    【地図情報システム】

    【OpenStreetMap, ESRI Shape に関係するソフトウエア】

    【osmar】

    【Spatialite のインストールと使用法】

    【地図データの入手】



    公開している資料等のご利用について.

    原則,クリエイティブコモンズ BY NC SAとしている. PDFファイル,パワーポイントファイルなどには, 「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに,ロゴを記載するようにしている(作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください).

    公開している資料をご利用になる場合の,再配布の条件剽窃の防止などについて,別ページで説明している. 再配布や資料改変の際には,そのページをご確認ください.


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    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]