一般
日本教育工学会 SIG-12 人工知能の教育利用 https://www.jset.gr.jp/sig/sig-12/
このコースの文責: 喜多敏博 https://tkita.net/
トピックアウトライン
Sony NNC (Neural Network Console) へのログインとサンプルの実行
- まだ NNC のアカウントを作成していない人は、これを見てアカウント作成してください。
演習１ : NNC のサンプルプロジェクトを、少なくともどれか１つ実行(Run)して、Training と Evaluation が動作し、Learning Curve が表示され、Confusion Matrix の画面上に Accuracy の値があることを確認してください。
演習を行うために、以下の動画が参考になります。はじめてのNeural Network Console ～セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで～ （クラウド版チュートリアル） 5:34
独自データセットのアップロード
演習２ : 以下の独自データのサンプル（sample-kita1.zip）をNNCにアップロードして、データセット一覧の画面上で登録されたことを確認してください。
演習を行うために、以下のドキュメントが参考になります。Windows, Mac OS それぞれで必要なソフトが違いますので、インストールしてください。
（uploader実行時に「WindowsによってＰＣが保護されました」と表示されたら、「詳細」をクリックし、「実行」をクリックしてください。）
この zip ファイルをダウンロードしてアップロードするデータとして使ってみてください。（この画像データは喜多が作ってものですので自由に使ってもらって構いません）真円は y=1, それ以外は y=0 のデータセットです。
Windowsユーザは、train-circle-w.csv と test-circle-w.csv を、nnc_uploader ツールのfile欄に指定してアップロードしてください。
Macユーザは、train-circle.csv と test-circle.csv を、nnc_uploader ツールのfile欄に指定してアップロードしてください。
- 注： 上のサンプルデータのような小さな画像ではなく、（一般的な写真のような）カラーで大きなサイズの画像データを対象として画像認識させるには、それ相応の規模のニューラルネットワークと、それ相応の膨大なデータ数と、長時間の Training が必要です。
ニューラルネットワークによる画像認識
演習３ : アップロードしたデータセット（train-circle, test-circle）を用いて、test-circle データセット内のデータを 95% 以上の正確さで「真円」と「それ以外」に分けるニューラルネットワークを構築してください。
演習を行うために、以下の２つの動画が参考になります。簡単！画像認識プロジェクトの作成 ～2層のニューラルネットワークで画像認識～（クラウド版チュートリアル） 10:29
5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)（クラウド版チュートリアル） 5:47
- NeuralNetworkConsoleの画面に表示される情報など、一通り全てについての説明があります。
（中級レベル）作成した画像認識モデルの利用
- NeuralNetworkConsoleで構築したモデルを、外部から（APIで）利用する方法の説明です。
- 学習済みネットワークをスタンドアロンで利用する方法の説明。
このような画像認識ツールがどんな場面で活用できそう？
いろいろなアイデアを出してみてください。
なお、SONY NNC は、CNNによる画像認識だけでなく、他のタイプのニューラルネットワークも構成でき、音声データや時系列データ、文字列などを対象にした処理を行うことが可能。
画像認識ツール（学習済みのネットワーク）を提供しているサービスの例
- ウェブブラウザ上で（ユーザ登録も不要で）すぐに試すことができる、デモが多数提供されている：【Computer Vision ( Microsoft Azuru ) 】【Watson Visual Recognition (IBM) 】【Cloud Vision ( Google Cloud ) 】【Labellio ( 京セラ )】
画像認識を応用した教育についての研究事例ご紹介
- 「木材の切断面の評価を AI の画像認識により支援するシステムの提案」板垣翔大先生（宮城教育大学）
- 「人工知能を活用した下駄箱整理判定支援システムの小学校における試行的実践 」佐藤和紀先生 （信州大学）
- 「木材の切断面の評価を AI の画像認識により支援するシステムの提案」板垣翔大先生（宮城教育大学）
（おまけ）コツや原理をある程度は理解してみようと思う人向け
- Deep Learning入門（SONY提供）Youtube再生リスト（この再生リストの１番目から４番目くらいまでの動画を見ると、上で作ったニューラルネットワークの仕組みの概略がわかる）
https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3
- Neural Network Console 活用のための、様々なドキュメントや動画のリスト。
- ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ～ディープラーニング入門｜第1回
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network.html
【深層学習】深層学習とは？｜ディープラーニングの意味、ニューラルネットワーク (Able Programming )
この動画（第１回）から始まる４回シリーズが、具体的な計算方法を知るのによい。
https://www.youtube.com/watch?v=O3ohRBi5-Og