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コンピュータ実習

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体験学習向けのページを整備している.AI社会を担う人材(AI人材)やデータベース人材の自学自習,グループ学習などにご活用ください. 利用条件は,クリエイティブコモンズとしている(詳しい利用条件は末尾で説明している).

「コンピュータ実習」の項目目次

※ オープンデータは別のページで,紹介している.


「コンピュータ実習」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

  • Ubuntu で OpenFace を使ってみる(書きかけ)

    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

    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

    サイト構成 連絡先,業績など コンピュータ実習 データの扱い コンピュータ設定 教材(公開) サポートページ

    OpenCV と Python によるコンピュータビジョン,画像処理

    Python で OpenCV を使ってみる

    OpenCV 以外の画像処理ソフトウエア紹介


    スピーチ



    ビデオデータの操作

  • AVRRIS データ (書きかけ)

    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 機能紹介

    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

    Unreal Engine 4

    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


    doc2vec など


    NoSQL データベースとインターネットストレージ


    Web サービスのプログラミング


    Python を使ってみよう


    2次元ゲームエンジン Cocos2d


    その他

    種々のリレーショナルデータベース管理システム,データベースツール

    NoSQLデータベースシステム

    オブジェクトデータベースシステム

    データ解析, R システム

    Octave プログラミング

    Java プログラミング

    Xcode プログラミング

    Ruby プログラミング

    Perl プログラミング

    Haskell を使ってみる

    Prolog プログラミング

    仮想マシン

    ・Virtual Box

    ・Hyper-V

    ・Paragon Go Virtual

    Web システム

    地図情報システム

    コンピュータ応用(人工知能、3次元コンピュータグラフィックス・VR)

    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

    【データベースソフトウエアと Web サーバソフトウエアと関連ツールのインストールと使用法】

    【リレーショナルデータベース以外のデータベースシステム】

    【リレーショナルデータベース演習】

    【仮想化とクラウド・コンピューティング】

    Linux で KVM を使ってみる

    【Web サイト構築】

    【バージョン管理/プロジェクト管理ソフトウエア】

    【Python プログラミング】

    【Java プログラミング】

    【Java による Web/データベース・プログラミング】

    【Ruby プログラミング(データベース,Web,画像処理など)】

    【HTML, JavaScript, JQuery, Android SDK, Titanium】

    【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】

    【Octave を用いた信号処理/画像処理/データマイニング】

    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)】

    【種々のプログラミング言語】

    【UNIXとネットワーク】

    【ネットワークセキュリティとデータベース】

    上記に挙げた項目の概要説明と,参考情報へのリンクは,下記の通り.


  • OpenMP

    Cell/B.E. プロセッサでの OpenMP の使い方

  • Xcode バージョン 3.1 の使用法(入門)

    【オープンデータ】

    【データベースソフトウエアと Web サーバソフトウエアと関連ツールのインストールと使用法】

    ここでは,データベースソフトのインストールだけでなく, テーブルの定義,テーブルの中身,各種SQLの実行などのデータベース処理を行ってみる. そのために,簡単なサンプル・データベースを作ります. (SQLとは,とても有名なデータベース・プログラミング言語です).

    ここでは,データベース処理が間単にできる,各種ツールのインストールと試用も行ってみる. これを覚えておくと,今後,データベースプログラムをデバッグしたり,データベース管理のときにデータベースの中身を確認したい,というようなときに,きっと役に立つことでしょう.

    さらに,Web サーバである Apache HTTP サーバのインストール のインストールを行う. この理由は2つ. 1つは,データベース処理用のツールとして, Web サーバと連携して動くものが多いということ. もう1つの理由は,今後,Web ベースのプログラムを動かすときの前準備として, Web サーバをインストールしておきたいという理由です.


    【リレーショナルデータベース以外のデータベースシステム】

    【リレーショナルデータベース演習】

    テーブルの定義テーブルの中身の確認と更新各種SQLの実行を行ってみる. 「データベース演習」では,郵便番号のデータベースを作り,各種の問い合わせを行っている. ここで学んだことは,今後,データベースプログラムをデバッグしたり,データベース管理のときにデータベースの中身を確認したい,というようなときに,きっと 役に立つことでしょう.


    【仮想化とクラウド・コンピューティング】


    【EC CUBE を用いた Web サイト構築】


    【XOOPS を用いた Web サイト構築】


    【バージョン管理/プロジェクト管理ソフトウエア】


    【Java プログラミング】


    【Java による Web/データベース・プログラミング】


    【Ruby プログラミング(データベース,Web,画像処理など)】

    【JavaScript プログラミング, HTML】

    JavaScript による Web プログラミング

    【JavaScript, JQuery を使う Web アプリケーションの開発環境】

    【HTML, スタイルシートの例】

    【JavaScript, jQuery の例】

    【JavaScript, jQuery, 関連プラグイン等の例】

    【JavaScript と JQuery UI】

    【パノラマ表示】

    【サーバサイド JavaScript プログラム開発環境】

    【GoogleMaps API】

    【CoffeeScript】

    【Android SDK, NDK, SL4A, rhodes, RhoMobile Suite】

    【PhoneGap】

    【Titanium Studio】

    【MIT App Inventor】

    【Flex】

    【Windows ガジェット】


    【画像と3次元グラフィックス】


    【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】



    種々のプログラミング言語


    【UNIXとネットワーク】

    ネットワーク基礎

    UNIXの基礎


    【ネットワークセキュリティとデータベース】


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    クリエイティブコモンズ BY NC SAです.

    資料のご利用を歓迎します. 自習でお使い頂いたり,あるいは,グループでお使いいただく(授業や勉強会など)など,大歓迎です. 私の許諾を得ることなく,お使い頂いて構いません. 改変や加工もして頂いてかまいません. 資料等の間違いのご指摘,激励のメッセージなどいただければ励みになる.

    1. 再配布では,無償で相手方に渡してください(お願い)

      再配布は歓迎します. 私がWebページで配布している資料などは, もともと,私のWebページに来れば,簡単にダウンロードできますから, 会社や団体で会費を取って配ったりなどはご遠慮ください. 無料で配ってくださるのは歓迎します. 大学や高校などの学校で,教材としてお使いいただくのも歓迎します.

    2. 剽窃の防止について(お願い)

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    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)