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最新情報技術の実習と研究ツール

金子邦彦研究室: データベース、人工知能(AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする
情報化社会、知識社会の進展により、 データベース、データマネジメント、統計や数理的データ処理の実践、人工知能、コンピュータグラフィックス,画像処理、小型コンピュータ、オープンデータなど、 情報工学のトピックスはますます重要になってきました。

これらの「面白さ」をすぐに実感でき,実習できるようにするため、 「最新情報技術の実習と研究ツール」と題して整備しています.その多くは、 インストール方法、パソコンでの実習手順など、スクリーンショットを交えて分かりやすく説明しています. AI社会を担う人材(AI人材)の育成や自学自習にもご活用ください.クリエイティブ・コモンズとしています(詳しい利用条件は末尾に記載しています)。

サイト内の関連 Web ページ: 「情報工学,情報スキルの教材」のWebページ


導入教材

データベース分野

人工知能分野

プログラミング分野

コンピュータグラフィックス分野

謝辞:これら資料では、「かわいいフリー素材集 いらすとや」の画像を使用しています.感謝します.


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 のインストールおよびその応用例

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

チュートリアル: http://tensorflow.org/tutorials, tutorial: https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials

arxiv: http://arxiv.org/abs/1603.04467

whitepaper: http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf

TensorFlow 1.5 (2018年1月26日): CUDA9 にも対応、CuDNN 7 にも対応.

tf.contrib.learn, Tensor2Tensor も紹介したいと思っています。

Keras(インストールおよび応用)

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

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

https://keras.io/ja/

・H2O.ai の紹介

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

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

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, 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#_

PyTorch

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/

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


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

    マテリアル

    Blenderのアニメーション表現

    Blender ゲームエンジン

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

    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

    マインクラフト


    インタラクティブ,ダイナミックな地図(OpenStreetMap を利用)

    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 (Open Data)

    利用条件,出典表示などは各自で確認してください


    オープンデータの活用

    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


    Linux のインストール,設定,運用保守,便利な使い方


    Linux で環境を整える

    ・Anaconda を用いて,Ubuntu にさまざまなソフトウエアを整える

    ・Ubuntu で基本ソフトウエアを整える

    ・Ubuntu のその他の便利なソフトウエア

    ・Raspberry Pi で,さまざまなソフトウエアを整える

    ・Raspberry Pi Desktop (for PC and Mac) で,さまざまなソフトウエアを整える

  • Linux で開発環境やツールを整備 (古い情報ですが参考になると思い公開中)

    ラズベリーパイ (Raspberry Pi)


    Python を使ってみよう


    2次元ゲームエンジン Cocos2d


    Windows でソフトウエアのインストールと設定

    Windows のインストール

    Windows Server 2016 Standard のインストールについては,別の Web ページで説明しています.

    Windows で環境を整える(Chocolatey を使用)

    ソフトウエア類の個別インストール

    ・Chocolatey のインストール

    ・ディープラーニングのライブラリ、ツールキット

    ・顔検出、顔識別、物体識別

    ・地図情報

    ・データベース管理システム

    ・プログラミング関連ツール (git, cmake, swig, make)

    ・Python 環境を整える

    ・プログラミング,開発環境

    ・ライブラリおよび関連ドライバ、ツールキット

    ・OpenCV をソースコードからビルドしてインストールする

    ・ライブラリ類をソースコードからビルドしてインストールする

    ・ゲームフレームワーク,ゲームエンジン

    ・ツール

    ・アクセサリ

    ・インターネット

    ・エディタ

    ・グラフィックス,ペイント

    ・ビデオ

    ・XAMPP

    ・Docker 類

    ・その他ツール

    ・MSYS2の環境を整える

    マイクロソフト製品類

    Windows おすすめソフトウエア


    支援用データ(これは研究室向け)

    研究室での独自活動により自前で取得したデータ.研究室活動のため,研究室内部で共有します.ここのデータは,学外への配布はご遠慮ください.

    支援用データ(これは研究室向け)


    公開している資料等のご利用について.

    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ります.

    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)

      グループ学習などでお使いになるとき, 私の資料に第三者の氏名を書き加える,あるいは会社や団体のロゴを書き加えるなどの改変をお考えになるかも知れませんが,剽窃(他人の作品を盗用しているかのような疑いをもたれること)は防止したいです.発表者や紹介者など,私以外の第三者の氏名を加筆して,私の資料をお使いになる場合には, 「金子邦彦の Web サイトで公開されている資料を使っている」のように,一言添えていただくなど,ご配慮ください.


    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)