セミナーには13名の参加者がありました。講師を務めていただいた片岡さんはじめAcroquestの皆さんにお世話になりました。
■概要
タイトル：機械学習・AIを活用した画像認識に挑戦するセミナー
日時：2018/07/17(火) 15:00～18:00
場所：東京大学本郷キャンパス理学部1号館331号室
参加費：無料
対象：①Pythonの基本文法がわかる方
※プログラミング初心者、Python未経験者の方は、
以下の無料PythonセミナーのChapter１～３を実施してください
https://aidemy.net/courses/3010
②ノートPCを持参できること。(スペックは以下を参照)
Windows:Windows7以上(64bit推奨)、メモリ4GB以上、HDD空き容量10GB以上
Mac:10.8.5以上、メモリ4GB以上、HDD空き容量10GB以上
申込：人数に限りがありますので、以下のGoogleフォームから事前に申し込みください。
https://goo.gl/MFfHyb
■事前準備
当日持参するノートPCに以下の準備をお願いします。
1. Anaconda3 4.2.0をインストールする
下記のリンクからダウンロードしたものを実行してください。
Windowsの場合：
https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x8…
Macの場合：
https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-MacOSX-x86…
2. tensorflow, keras, cognitive_faceをinstallする
コマンドプロンプト、terminalなどで、
「pip install tensorflow」「pip install keras」「pip install cognitive_face」を実行する。
※インターネット接続が必要です。
3．MicrosoftAzureアカウントを作成する。
(無料です)
以下の記事を参考にアカウントを作成してください。
https://qiita.com/shinyay/items/a6106936b4a640ab0dc4
■詳細
自動運転、Amazonのレコメンデーション、医療診断など機械学習を取り入れた応用例はニュースでも耳にすることが多い今日この頃です。
また、地球惑星科学の分野において、画像を機械学習で分析することが多くあります。
これまで、衛星や探査船から送られてくる、ノイズの多い画像と大量の情報を比較し、実際の宇宙の様子をイメージします。
機械学習やAIを利用することによって、ぼやけたノイズ画像をよりシャープにできます。
もしくは、地球型の系外惑星を光スペクトル分析において発見する作業も、これまで人間が数日から数週間
欠けていた分量を、機械学習を使うことで数秒で終わらせることができます。
近年、機械学習を取り入れた宇宙科学分野は、自動化が格段に進み、歴史を変える発見を行う準備ができているといえます。
だからこそ、機械学習を活用して効率的に、研究を行えるようになることが大切だと考えています。
そのために、画像認識を機械学習で行うセミナーを通して、研究分野や社会での実際的な活用をできるようになってもらうためのセミナーを用意しました。
講義を聴くだけでなく、実際に手を動かしてもらい、使えるようになってもらうことを目的としているため、ノートPCを持参してもらうことを条件とさせてもらっています。
今回は、実際にまず動かしてもらいたいので、題材は人間の画像をテーマに選択させてもらいます。
まず、触ってもらい、次に研究で活かしてもらう。
多くの場合、導入障壁がどうしても高く感じるのが、最初の一歩だと思います。
私自身も最初の一歩で、詰まったのをよく覚えています。。。
だからこそ、後輩がその一歩を踏み出せるようにするサポートを微力ながらできたらと思っています！
質問等はお気軽に東大地惑OB片岡まで。
Mail:[email protected]
TEL:045-476-3171