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初学者向け Pythonによる人工知能入門 九州大学大学院修士2年 子供向けプログラミング教室先生 志村 朋人 1
自己紹介 2 名前：志村 朋人 所属：九州大学大学院修士2年 経歴：子供プログラミング先生 トゥクトゥクの人 紙飛行機Japan Finalist 好きな言語：Python
もくじ 3 1 2 3 人工知能とは ANN (Artificial Neural Network) とは Kerasで実装
1. 人工知能とは 4
1. 人工知能とは 知能を機械的に再現（表現）したもの • お掃除ロボット • 自動運転 • 音声認識 • 検索エンジンの最適化 5 データをもとに学習し、成長するシステム
1. 人工知能とは -機械学習- 6 新垣結衣 ふむふむ
1. 人工知能とは -機械学習- 7 これも新垣結衣だ
1. 人工知能とは 8 Artificial Intelligence Machine Learning Neural Network
1. 人工知能とは 9 Artificial Intelligence Machine Learning Neural Network
2. ANNとは -ニューラルネットワーク- ニューラルネットワークとは、脳神経回路のこと 10
2. ANNとは -ニューラルネットワーク- この一つのノードをニューロンと言います 11
2. ANNとは -形式ニューロン- このニューロンを、人工的に表現したものを 形式ニューロンと言います。 12
2. ANNとは これらを組み合わせることで、人工的にニューラルネットワー クを再現したものを Artificial Neural Network (ANN) といいます。 13 出力1 出力2 入力1 入力2 入力3
2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 14 入力1 入力2 入力3 出力 重み1 重み2 重み3 閾値
2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 15 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.3 0.5 0.2 0.8
2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 16 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.3 0.5 0.2 0.8
2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 17 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.5 0.3 0.2 0.8 𝜍 𝑥 = 1 1 1 + 𝑒...
2. ANNとは -全能性- 全能性について。形式ニューロンは、重みと閾値を調整する ことでNANDゲートを作成できます。 18 0 or 1 0 or 1 -1 -1 -1.5
2. ANNとは -画像識別機- ANNを使うことで、いろんな人工知能を作ることができます。 今回は、Convolution Neural Network(CNN)を用いて、画像識 別機の作り方を簡単に紹介します。 19
3. Kerasで実装 ColabとTensorFlowの簡単なライブラリKerasを使って、 画像識別装置を実装します。 20
3. Kerasで実装 新垣結衣、有村架純、本田翼を識別する 画像認識システム！ 21
3. Kerasで実装 -準備- 画像の用意ですが、今回割愛させていただきます。 私は、AzureのBing Web Search APIを使用して画像データを 集めました。 画像データは、 新垣結衣: 559枚 有村架純: 377枚 本田 翼...
3. Kerasで実装 -準備- ディレクトリの構成は下記のようにしました。 23 Colab Notebooks ┣ cnn.ipy ┗ imgs ┣ aragaki ┣ arimura ┗ honda
3. Kerasで実装 -準備- まずは使うライブラリをimportしていきます 24
3. Kerasで実装 -ドライブと連携- “!”を使って、unixコマンドを使ってパッケージをインストールし ます。 次に、Google drive との連携を行います。 25
3. Kerasで実装 -ドライブと連携- 最後に、ディレクトリを用意し、マウントしたら driveの中身を Colab 上で使えるようになります。 !ls data_path は、data_pathのディレクトリの中身をリスト形式 で表示する...
3. Kerasで実装 -画像処理- 画像を読み込んで、npに変換する関数を作ります。 まずは、globでパスを取得します。私はdoriveとColabを連携 させ、imgsに画像ファイルを置いておきました。 27
3. Kerasで実装 -画像処理- つぎに、パスを元に画像ファイルを読み込みます。OpenCVで は、BGR形式で読み込まれるためRGBに変換しましょう。 またサイズは、56*56に統一変換します。 28
3. Kerasで実装 -画像処理- 最後に、リストをシャッフルしたら、そのリストを返すようにしま す。 これで画像を取り込む関数は完成です。 29
3. Kerasで実装 -画像処理- 実際に、新垣結衣、有村架純、本田翼の画像データを読み 込み、配列に変換していきましょう。 30
3. Kerasで実装 -画像処理- 取り込み終えたら、配列を統合し、ラベリングしていきます。 31
3. Kerasで実装 -画像処理- 最後に正規化とラベルをOne-Hot形式に変換したら、データ の準備は完了です。 32
3. Kerasで実装 -モデル構築- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 33
3. Kerasで実装 -convolution- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 34 引用: http://cs231n.gith...
3. Kerasで実装 -convolution- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 35 引用: http://cs231n.gith...
3. Kerasで実装 -CNN- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 36 引用: http://cs231n.github.io/co...
3. Kerasで実装 -CNN- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 37 引用: http://cs231n.github.io/co...
3. Kerasで実装 -pooling- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 38 引用: http://cs231n.github.i...
3. Kerasで実装 -モデル構築- まず今回はSequentialモデ ルを使います。 Sequentialは、リスト形式に 層を組むモデルなので、add で気軽に層を追加すること ができます。 最後は確率で欲しいので softmax関数を...
3. Kerasで実装 -モデル構築- まず今回はSequentialモデ ルを使います。 Sequentialは、リスト形式に 層を組むモデルなので、add で気軽に層を追加すること ができます。 最後は確率で欲しいので softmax関数を...
3. Kerasで実装 -モデル実行- 次にモデルのコンパイルをします。 今回は、最適化関数にAdaptive moment estimation(Adam) 使います。 あとは実行するだけです！ 41
3. Kerasで実装 -結果のプロット- 学習が終わったら、accuracyの遷移をmatplotlib.pyplotを使っ て、グラフ形式にプロットしてみましょう！ 学習の遷移は、historyにdictonary形式に格納されているの で...
3. Kerasで実装 -結果のプロット- 43 80%
3. Kerasで実装 -実際に予測- model.predictを使って、実際に予測をしてみましょう！ 予測結果はOne-Hot形式で出力されるので、文字に起こす ためのリストを用意します。 44
3. Kerasで実装 -実際に予測- for文でpredictの中身を一個ずつ処理します。 出力は確率ですのでargmaxをとり、確率も出力できるように します。 45
3. Kerasで実装 -実際に予測- しょっぱなから間違えてました(笑) 一番左のガッキーは、有村架純なんですね(笑) だいたいval_accが83%に収束しました！ 46
3. Kerasで実装 -最後に- 初めてColabにチャレンジしたのですが、データの取り込みが とてもめんどくさくて(笑) そこさえクリアできたらもっと使いやすいのにというのが個人 の所感です。 今回は、データの取り込みに失敗したので、ローカ...
おまけ 私は、正面から見ると本田翼よりで、 横から見ると有村架純 成分強いみたいです(笑) 48
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Jul. 06, 2018

Py conkyushu2018

初心者向け、Pythonで始める人工知能入門の資料です。
人工知能の説明と、ニューラルネットワーク の解説、簡単な画像識別装置を Google の Colab と Keras を使った実装の仕方を紹介しています。

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Py conkyushu2018

  1. 1. 初学者向け Pythonによる人工知能入門 九州大学大学院修士2年 子供向けプログラミング教室先生 志村 朋人 1
  2. 2. 自己紹介 2 名前：志村 朋人 所属：九州大学大学院修士2年 経歴：子供プログラミング先生 トゥクトゥクの人 紙飛行機Japan Finalist 好きな言語：Python
  3. 3. もくじ 3 1 2 3 人工知能とは ANN (Artificial Neural Network) とは Kerasで実装
  4. 4. 1. 人工知能とは 4
  5. 5. 1. 人工知能とは 知能を機械的に再現（表現）したもの • お掃除ロボット • 自動運転 • 音声認識 • 検索エンジンの最適化 5 データをもとに学習し、成長するシステム
  6. 6. 1. 人工知能とは -機械学習- 6 新垣結衣 ふむふむ
  7. 7. 1. 人工知能とは -機械学習- 7 これも新垣結衣だ
  8. 8. 1. 人工知能とは 8 Artificial Intelligence Machine Learning Neural Network
  9. 9. 1. 人工知能とは 9 Artificial Intelligence Machine Learning Neural Network
  10. 10. 2. ANNとは -ニューラルネットワーク- ニューラルネットワークとは、脳神経回路のこと 10
  11. 11. 2. ANNとは -ニューラルネットワーク- この一つのノードをニューロンと言います 11
  12. 12. 2. ANNとは -形式ニューロン- このニューロンを、人工的に表現したものを 形式ニューロンと言います。 12
  13. 13. 2. ANNとは これらを組み合わせることで、人工的にニューラルネットワー クを再現したものを Artificial Neural Network (ANN) といいます。 13 出力1 出力2 入力1 入力2 入力3
  14. 14. 2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 14 入力1 入力2 入力3 出力 重み1 重み2 重み3 閾値
  15. 15. 2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 15 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.3 0.5 0.2 0.8
  16. 16. 2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 16 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.3 0.5 0.2 0.8
  17. 17. 2. ANNとは -形式ニューロン- 複数の入力を受け取り、一つの出力をします。出力は、入力 の重要度と閾値によって決まります。 17 チャート 話題性 将来性 仮想通貨 始める！ 0.5 0.3 0.2 0.8 𝜍 𝑥 = 1 1 1 + 𝑒−𝑎𝑥シグモイド関数
  18. 18. 2. ANNとは -全能性- 全能性について。形式ニューロンは、重みと閾値を調整する ことでNANDゲートを作成できます。 18 0 or 1 0 or 1 -1 -1 -1.5
  19. 19. 2. ANNとは -画像識別機- ANNを使うことで、いろんな人工知能を作ることができます。 今回は、Convolution Neural Network(CNN)を用いて、画像識 別機の作り方を簡単に紹介します。 19
  20. 20. 3. Kerasで実装 ColabとTensorFlowの簡単なライブラリKerasを使って、 画像識別装置を実装します。 20
  21. 21. 3. Kerasで実装 新垣結衣、有村架純、本田翼を識別する 画像認識システム！ 21
  22. 22. 3. Kerasで実装 -準備- 画像の用意ですが、今回割愛させていただきます。 私は、AzureのBing Web Search APIを使用して画像データを 集めました。 画像データは、 新垣結衣: 559枚 有村架純: 377枚 本田 翼: 355枚 となっております！ 22
  23. 23. 3. Kerasで実装 -準備- ディレクトリの構成は下記のようにしました。 23 Colab Notebooks ┣ cnn.ipy ┗ imgs ┣ aragaki ┣ arimura ┗ honda
  24. 24. 3. Kerasで実装 -準備- まずは使うライブラリをimportしていきます 24
  25. 25. 3. Kerasで実装 -ドライブと連携- “!”を使って、unixコマンドを使ってパッケージをインストールし ます。 次に、Google drive との連携を行います。 25
  26. 26. 3. Kerasで実装 -ドライブと連携- 最後に、ディレクトリを用意し、マウントしたら driveの中身を Colab 上で使えるようになります。 !ls data_path は、data_pathのディレクトリの中身をリスト形式 で表示するコマンドです。 26
  27. 27. 3. Kerasで実装 -画像処理- 画像を読み込んで、npに変換する関数を作ります。 まずは、globでパスを取得します。私はdoriveとColabを連携 させ、imgsに画像ファイルを置いておきました。 27
  28. 28. 3. Kerasで実装 -画像処理- つぎに、パスを元に画像ファイルを読み込みます。OpenCVで は、BGR形式で読み込まれるためRGBに変換しましょう。 またサイズは、56*56に統一変換します。 28
  29. 29. 3. Kerasで実装 -画像処理- 最後に、リストをシャッフルしたら、そのリストを返すようにしま す。 これで画像を取り込む関数は完成です。 29
  30. 30. 3. Kerasで実装 -画像処理- 実際に、新垣結衣、有村架純、本田翼の画像データを読み 込み、配列に変換していきましょう。 30
  31. 31. 3. Kerasで実装 -画像処理- 取り込み終えたら、配列を統合し、ラベリングしていきます。 31
  32. 32. 3. Kerasで実装 -画像処理- 最後に正規化とラベルをOne-Hot形式に変換したら、データ の準備は完了です。 32
  33. 33. 3. Kerasで実装 -モデル構築- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 33
  34. 34. 3. Kerasで実装 -convolution- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 34 引用: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
  35. 35. 3. Kerasで実装 -convolution- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 35 引用: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
  36. 36. 3. Kerasで実装 -CNN- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 36 引用: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
  37. 37. 3. Kerasで実装 -CNN- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 37 引用: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
  38. 38. 3. Kerasで実装 -pooling- CNNを作ってモデル作成します！ CNNとは、ざっくり言うと画像をいい感じに圧縮し(特徴量だけ を抽出、際立たせ) て学習していく感じです。 38 引用: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
  39. 39. 3. Kerasで実装 -モデル構築- まず今回はSequentialモデ ルを使います。 Sequentialは、リスト形式に 層を組むモデルなので、add で気軽に層を追加すること ができます。 最後は確率で欲しいので softmax関数を使います。 39
  40. 40. 3. Kerasで実装 -モデル構築- まず今回はSequentialモデ ルを使います。 Sequentialは、リスト形式に 層を組むモデルなので、add で気軽に層を追加すること ができます。 最後は確率で欲しいので softmax関数を使います。 40 𝑝𝑖 = 𝑒 𝑦 𝑖 𝑒 𝑦 𝑘 Softmax 関数
  41. 41. 3. Kerasで実装 -モデル実行- 次にモデルのコンパイルをします。 今回は、最適化関数にAdaptive moment estimation(Adam) 使います。 あとは実行するだけです！ 41
  42. 42. 3. Kerasで実装 -結果のプロット- 学習が終わったら、accuracyの遷移をmatplotlib.pyplotを使っ て、グラフ形式にプロットしてみましょう！ 学習の遷移は、historyにdictonary形式に格納されているの で、keyを呼び出すことでアクセスできます。 42
  43. 43. 3. Kerasで実装 -結果のプロット- 43 80%
  44. 44. 3. Kerasで実装 -実際に予測- model.predictを使って、実際に予測をしてみましょう！ 予測結果はOne-Hot形式で出力されるので、文字に起こす ためのリストを用意します。 44
  45. 45. 3. Kerasで実装 -実際に予測- for文でpredictの中身を一個ずつ処理します。 出力は確率ですのでargmaxをとり、確率も出力できるように します。 45
  46. 46. 3. Kerasで実装 -実際に予測- しょっぱなから間違えてました(笑) 一番左のガッキーは、有村架純なんですね(笑) だいたいval_accが83%に収束しました！ 46
  47. 47. 3. Kerasで実装 -最後に- 初めてColabにチャレンジしたのですが、データの取り込みが とてもめんどくさくて(笑) そこさえクリアできたらもっと使いやすいのにというのが個人 の所感です。 今回は、データの取り込みに失敗したので、ローカルで画像 を処理しpycファイルにしてから、手動でアップロードという何 してんだろ的な処理をしました(笑) 47
  48. 48. おまけ 私は、正面から見ると本田翼よりで、 横から見ると有村架純 成分強いみたいです(笑) 48

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