2018年度3年生ゼミの活動

春休みから春学期にかけては、Linux OSとPythonプログラミング、 OpenCVを使った画像処理、Pythonを用いた機械学習、深層学習、これらの基礎理論、それに英語を学びます.
講義（ゼミ）に参加したらその週の週末まで(日曜日含む)に授業記録を MANABOに送ることが求められています。

スケジュール

目標: 2019年1月のゼミにおいて小卒業研究の発表会を行う。 9月末までにテーマを決め、秋学期の12月までの間に調査、設計、製作、実験などを行い、1月の発表に備えよう。

秋学期

9月18日 10:30 --- 夏休みの報告
Python機械学習担当: 5章(木下、鷲見), 6章(黒野、大地), 7章(村上、伊藤), 10章(山本、三輪)
9月25日(秋第1回):PythonMachineLearning 5章(木下、鷲見), OpenCV講習(春学期の復習：「OpenCVを使った画像処理」から、 (1)画像の平滑化、(2)画像の勾配、(3) エッジ検出、(4)画像ピラミッド、(5)輪郭)---OpenCV Notebookを使用する
10月2日(秋第2回, ゼミ長:三輪): PythonMachineLearning 6章(黒野、大地), OpenCV講習(春学期の復習: (1)ヒストグラム、(2)画像の変換、(3)テンプレートマッチング、(4)ハフ変換---OpenCV Notebookを使用する
10月9日(秋第3回): PythonMachineLearning 7章(村上、伊藤), OpenCV講習(特徴量検出と特徴量記述)
10月16日(秋第4回): PythonMachineLearning 10章(山本、三輪), OpenCV講習(特徴量検出と特徴量記述)
10月23日(秋第5回): PythonMachineLearning 11章(全員)、PythonとKerasによるDeep Learning(1,2,3章) OpenCV講習(動画解析)
10月30日(秋第6回、ゼミ長:鷲見): 講演会: 片桐恭弘「AI時代の信頼と倫理」@名古屋市科学館
11月6日(秋第7回): OpenCV講習(カメラキャリブレーションと３次元復元）, PythonとKerasによるDeep Learning(4章: 大地、伊藤、木下)
11月13日(秋第8回): PythonとKerasによるDeep Learning(5章：黒野、鷲見、三輪、村上、山本)
11月20日(秋第9回, ゼミ長:村上): PythonとKerasによるDeep Learning(5章)
11月27日(秋第10回):PythonとKerasによるDeep Learning(5章), cats_and_dogs_small_2.h5, cat.1700.jpg, creative_commons_elephant.jpg
Challenges in Representation Learning: Facial Expression Recognition Challenge --- データのダウンロード、展開、顔の表示(OpenCVを用いる), 顔認識システムの作成(Deep Learning)、評価
卒業テーマ関連トピック: 顔認識、音声認識、日本語音声合成、ＲＯＳ(ロボットやドローン操作）
12月4日(秋第11回): (今月は5限目までゼミ)
Deep Learning演習6章、プロジェクト紹介, 4年生の発表練習
12月11日(秋第12回, ゼミ長:伊藤): (プレ)卒業研究テーマの進捗状況(発表), Deep Learning演習6-7章
12月18日(秋第13回): 四年生の卒業論文研究発表会に全員出席すること(司会、計時の仕事あり)
1月8日(秋第14回): Deep Learning演習(7, 8, 9章---冬休み中の宿題)
1月15日(秋第15回): Deep Learning演習: 顔の表情認識コンテスト
~~2月5日10:30 --- (プレ)卒業研究発表 (伊藤くんだけ別の日)~~
2月19日9:30--12:00 卒業研究ゼミ --- 研究活動ページを作成 (先輩の活動ページを参考に)、プレ卒業研究発表（PPTを事前に送ること)
3月5日10:30: 卒業研究ゼミ --- 研究活動ページを発展
3月26日10:30: 卒業研究ゼミ--- 進捗状況の確認、春学期における研究計画の検討
4月3日 10:30: 卒業研究ゼミ

春学期

ゼミ長を次のように指名します。ゼミ長は交代制、ゼミの20分前にきて資料(あれば)をコピー・配布、遅刻者・欠席者・レポート未提出者の注意・指導を行います(責任重大)
ゼミ長: 4-5月大地、5月黒野、6月山本、7-9月木下、 9-10月三輪、10-11月鷲見、11-12月村上、12-1月伊藤

2018年4月10日(第1回、ゼミ長：大地): Pythonの復習, Linux OS, OpenCV(画像、動画)
4月17日(第2回): 英語の単語(1), Python演習, Linux OS, OpenCV演習(画像、動画、描画機能)

4月24日(第3回): 英語の単語(2), Python演習, OpenCV演習(基本の処理：マウスイベント, トラックバー)

Jupyter notebookで cv2.destroyAllWindows() の後、ウィンドゥが
消えないという問題の解決策を見つけたのでここに記す
cv2.destroyAllWindows()の後に以下を追加する:

# Notebookの場合はこれが必要(４回くらい cv2.waitKey(1) を実行する)
for _ in range(5):
     cv2.waitKey(1)

5月1日(第4回): 英語の単語(3), Python演習, OpenCV演習 (色空間)
5月8日(第5回、ゼミ長: 黒野): 英語の単語(4), Python演習(Jupyter notebook), OpenCV演習(画像処理: 、幾何変換、閾値処理, 平滑化)
5月15日(第6回)：英語の単語(5), Python演習(Jupyter notebook, Nekos.txt), OpenCV演習(画像処理：モルフォロジー変換、画像勾配, エッジ検出、画像ピラミッド、輪郭領域)
5月22日(第7回): OpenCV演習(画像処理：画像の変換、テンプレートマッチング、ヒストグラム), 英語(6)
5月29日(第8回): 英語の単語(7)、OpenCV演習(画像処理：ハフ変換による直線と円の検出、領域分割、前景領域抽出)
6月5日(第9回、ゼミ長:山本): 英語の単語(8)、OpenCV演習(画像処理：特徴量検出と特徴記述), ゼロから作るDeep Learning1章
資料, 顔データ
6月12日(第10回): Python機械学習プログラミング(1章)
6月19日(第11回): Python機械学習プログラミング(2章)
6月26日(第12回): Python機械学習プログラミング(3章前半)
7月3日(第13回、ゼミ長: 木下): 英語の単語(12)、Python機械学習プログラミング(3章後半): 課題
7月10日(第14回): 英語の単語、Python機械学習プログラミング(4章)、夏休み期間中の打ち合わせ
- 課題, : 解答例
- 宿題: ゼロから作るDeep Learning、 Python機械学習プログラミング, PythonとKerasによるディープラーニング---それぞれnotebookを作る)
7月14日-15日:　OpenCampus:(午前午後に2名ずつ分かれて参加) (土曜午前)伊藤、大地、(午後)木下、山本、(日曜午前)鷲見、三輪、(午後)村上、黒野
7月17日: 4年生の中間発表(全員参加、3-5限)
7月31日: 3限: 夏休みの打ち合わせ、資料配布
夏休み期間中は毎週月曜日(8/6, 8/13, 8/20, 8/27, 9/3, 9/10)に活動報告

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参考リンク

Raspberry Pi
Python: Raspberry Pi開発、画像処理／自然言語処理

今年度から用いるPythonのバージョンは 3です。2ではありません。 (Pythonのディストリビューション(配布パッケージ)としてAnacondaを推奨します---NLTKは別途インストールしてください）
PythonについてはLearning Pythonページを参照のこと
Robot Operating System (ROS) --- ROSはUbuntuを使うのが便利
Gazebo ROS用のシミュレータ
Cygwin上でODEを走らせる: Cygwinと、 ODEをcygwin上にインストールするヒント, 白井のメモ
出村さんのODE情報のページ

Linux OS

白井ゼミのLinux Machines (WS, notebooks): アカウント名: stud
開始と終了の方法
Ubuntu Desktop (Unity)について--- アプリケーションの起動、日本語の切り替え、Terminal (端末)

パソコンにインストールを推奨(みな無料のもの)

Windowsツール:
Tera Pad: エディタ
Tera Term: 通信端末エミュレータ
WinSCP: SSHによるファイル転送
ウィルス対策
開発環境
cygwin: Windows上にUNIX環境を
Arduino IDE: Arduinoソフトの開発
VMware Player: 仮想マシンの実現
Emacs (Meadow), Code::Blocks:C/C++プログラムの開発
プログラミング言語
R: 統計やデータマイニングなどに最適
Ruby: ちょっとしたプログラムを素早く開発 --- Ruby入門
 Processing: データの視覚化、アニメーション
Java: C/C++と並んでIT 開発に不可欠
Perl (Rubyがあれば不要)
その他
wxMaxma (maxima):数式処理
gnuplot:データの視覚化
Firefox: Internet Explorerよりもこちらを
Adobe Reader: 論文などを読むのに不可欠
LTspice: 電子回路シミュレータ
LaTex: 理工学系の論文作成に(数式の表示に適す)
OpenOffice: MS Officeの代替

R

白井ゼミでは、Rというプログラミング言語を用いて
(1)データマイニング、(2)統計
という二つのテーマを取り上げています。以下は今まで取り上げた本です:

豊田秀樹(2008)「データマイニング入門：Rで学ぶ最新データ解析」東京図書
山田剛史、杉浦武俊、村井潤一郎(2008)「Rによるやさしい統計学」オーム社
金明哲(2007)「Rによるデータサイエンス」森北出版 --- 著者のページ

また、以下のページも参考にしてください：

メモ

メールの転送設定について。TeraTermを使って ssh.st.chukyo-u.ac.jp に入る。これはLinux OSであるが気にしないように。

cat > .forward
\h411123,myGmailAccount@gmail.com
Ctrl-D (コントロールキーを押している間にdを押す---UNIXでは入力の終わりを意味)

アドレスはあくまでも例である。このように書くと、いくつもの宛先に転送してくれる。ただし先頭のh411123は、あなたのアカウントとする(先頭に￥を必ずつけること)--- これによりstのメールサーバに記録が残る。