機械学習I/II 2023年度 おまけ課題

はじめに

ここにはおまけ課題があります.おまけですので,やらなくても減点はありません.やると棒茄子? お好みの課題をやってみてね.一部,つづき物になっているのもあります. それぞれの課題について,やったひとは授業時間中に takataka に見せてね.

おまけ01 Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門

期限: 「機械学習I」第3回まで.

omake01.ipynb を読んで理解&実行しましょう.練習問題をやったら授業時間中に takataka を呼んで見せてね.

Python 初心者は,Python の初歩 Colab notebook もどうぞ.

おまけ02 画像生成AIを触ってみよう

期限: 「機械学習I」第3回まで.

テキストから画像を生成するAIを触ってみましょう.ここでは,Stable Diffusion と DALL·E というサービスのデモを動かしてみることにします. この科目のチームの「ch03 いろいろ」チャネルに,この課題に関する指示がありますので,そちらも参照してね.

Stable Diffusion

  1. https://stablediffusionweb.com/#demo
  2. テキストボックスに「プロンプト」(生成してほしい画像を表すテキスト)を入力して,Generate image ボタンを押します.試しに

    an introvert girl with long pink hair playing an electric guitar

    というプロンプトで生成させてみましょう.ランダムな要因がありますので,同じプロンプトでも実行のたびに異なる画像が生成されます.
  3. manga または anime という語を追加して an introvert manga girl with ... とすると,後藤ひとりっぽくなる...かもしれません.
  4. 生成した画像は,右クリックして「名前をつけて保存」とかすれば手元に保存できます.

ちなみに...

DALL·E

OpenAI 社の画像生成AIのサービス

ID@mail.ryukoku.ac.jp のアカウントを作った場合に,人によって初期のクレジットが 0 になるケースがあるようです.おまけ課題としては,Stable Diffusion の方だけでも構いません. クレジットがある人はこっちも試してみてね.個人の Gmail アカウントで試す手もあります.

  1. https://openai.com/product/dall-e-2 で「Try DALL·E」をクリック
  2. OpenAI のアカウントを作成してサインインすることが求められる.大学の Google アカウントを利用するなら,Email address に ID@mail.ryukoku.ac.jp を指定して「Continue with Google」をクリック.
  3. テキストボックスにプロンプトを入力して「Generate」.無料では月に15回までしか実行できないので注意.
  4. こちらは,画像をアップロードして,編集したり,類似画像を生成したり,辻褄が合うように画像の周囲を生成させたりできます(アップロードした画像は今後の学習に使われることになりますので,自分や他人のプライバシーに関わるものや他人の著作物をアップロードしないように).この 画像をアップロードして,周囲を生成させてみてください.やり方がわからなければ尋ねてね.
  5. 生成した画像は,右上のダウンロードボタンをクリックして保存できます.プロンプトを含んだファイル名になるようです.

もっといろいろ試したいひとは...

上記の二つのサービスは,無料の範囲で使っていることもあって,品質も生成速度も今ひとつです. また,最先端では,技術的により進んだこと,例えば,人物の姿勢を指定した生成,特定のキャラクターに特化したモデルを利用して好きなポーズの推しキャラを生成,動画を生成,といったこともできるようになっています.興味のあるひとは,次のようなことを考えるとよいでしょう.

  1. 課金する.上記の二つの他にも様々なサービスがあります.
  2. 自前のコンピュータで画像生成できるように環境を整える.高速なGPUを備えたPCを用意して,プログラムが動くように環境を整えて,学習済みモデルを入手して...
  3. 大学の設備を利用する.そういう環境に触れられそうな研究室に行く

おまけ03 小さなカラー画像を最短距離法・最近傍法で識別してみよう

期限: 「機械学習I」第5回まで.

omake03.ipynb を読んで理解&実行しましょう.うまくできたら授業時間中に takataka を呼んで見せてね.質問は随時お気軽にどうぞ.

おまけ04 小さなカラー画像をニューラルネットで識別してみよう

期限: 「機械学習I」第8回まで.

omake04.ipynb を読んで理解&実行しましょう.うまくできたら授業時間中に takataka を呼んで見せてね.質問は随時お気軽にどうぞ.

おまけ05 クラスタリングを応用してカラー画像のデータ圧縮をしよう

期限: 「機械学習II」第13回まで.

omake05.ipynb を読んで理解&実行しましょう.うまくできたら授業時間中に takataka を呼んで見せてね.質問は随時お気軽にどうぞ.

おまけ06 主成分分析を応用してカラー画像のデータ圧縮をしよう

期限: 「機械学習II」第16回まで.

omake06.ipynb を読んで理解&実行しましょう.うまくできたら授業時間中に takataka を呼んで見せてね.質問は随時お気軽にどうぞ.

Python に関する情報

自分のPCで Python プログラミングできるようにしたい?

ここではプログラミング環境を構築する手間をかけずに Google Colab で済ませてますが,自分のPCに Python プログラミング環境を作りたいひとは,数理・情報科学課程3年次の科目「数理情報演習」 SJE/2023 の「Python環境のセットアップ」 が参考になるかもしれません. このページで説明している以外にもいろんなやり方があります.

Python プログラミングについてもっと学びたい

というひとは,書店にいっぱい書籍があるので好みのものを見つけたり,オンラインで学べる講座を探したりするとよいでしょう. 「応用プログラミング及び実習」の資料もよかったらどうぞ.授業動画を見たいというひとは相談してください.

Python の初歩 Colab notebook

  1. Pythonの初歩(1) 数値と変数,for文,if文 python01.ipynb
  2. Pythonの初歩(2) 文字列,リスト,ディクショナリ python02.ipynb

トップ   編集 凍結 差分 履歴 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2023-07-10 (月) 12:31:54