ML/2023/omake

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 へ
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...

• 日本語のプロンプトはうまく働かないことが多いです．英語で書きましょう．
• プロンプトは，文法にこだわらず，カンマ区切りで単語を連ねるだけでも結構いけます（大事なものほど先にくるようにしたほうがよい）．
• https://stablediffusionweb.com/prompts で先人が試したプロンプトと画像のペアを検索できます

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

takataka

龍谷大学
　先端理工/数理
　　高橋隆史
　　　時間割/2024

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