ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その１
用途

プログラム名事例

内容

Tensorflow.js

野球モデル

球種予想、ストライクゾーンの予想を行います

日付変換モデルＪａｎなどの文字、月日が順不同に入った日付を、正しい日付に変換するモデル

ファッション画像認識モデル

ファッション用ＭＮＩＳＴ画像を認識するモデル

翻訳モデル：英仏

１５万語の英仏データを学習し、翻訳実施

絵文字ハント・ゲーム

スマホでライブデモにアクセスして、指示が出た物をカメラで撮るとポイント加算するゲーム

ゲーム

パックマン・ゲーム

Ｗｅｂカメラを使い、各方向を示す画像（手のサインなど）をとり、学習させ、手の方向でパックマンを動かすゲーム

ゲーム

Ｗｅｂカメラ要

画像、音判定・ゲーム

二つの画像をＷｅｂカメラで撮り、学習させ、どちらの画像か自動判定、音判定も同様

ゲーム

Ｗｅｂカメラ要

スケッチ・モデル

指定の鳥、天使などを選んで、部分的にスケッチすると、ＡＩで自動判定して、全体を鳥などに描く。

ＡＩ初心者への体験用

小学生から利用可能

画像合成・モデル

二つの画像のスタイル、色合いなどを合成して、新たな画像を作成する。

Tensorflow.js(magenta.js)

音楽・モデル

ピアノ編曲

ピアノの入力に対して、ＡＩでその編曲をします。

ドラム

基本のドラムパターンを作成すると、以降は、ＡＩが自動で何パターンも作成する。

ピアノの妖精８個のキーでピアノの８８鍵盤をＡＩでひくピアノの妖精

ビート・ブレンダ

２次元のパレットからドラム・ビートをえらび、

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ビートパターンも変化させてひく。

備考

ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その2プログラム名事例

Pytorch

初級

画像認識

Yolo

内容

用途

配列

配列の基礎

Cifar10

cifar10の学習と画像識別率

Pytorch初心者への体験用、Jupyter
notebookで学習

numpy

numpyを使用して、フォワードパス、ロス、およびバックワードパスを手動で計算します

Nnモデル

neural networkモデルを学習します。最小2乗法によりｘからｙを推測します

mnist

手書き文字の認識

GAN

GAN(Generative Adversarial Networks ）は、画像生成モデルになります

MiDaS

MiDaS（Mixing Datasets） を使って、画像を認識して、奥行きを推定します

分類

ResNet-101（２０分類）を使って、画像を認識して、出力します

音声認識

音声を認識して、matplotlibを使って可視化したり、イコライザなどで処理

言語認識

multi-layer RNN (Elman, GRU, or LSTM) を使って、次の単語を予測

画像認識

写真

写真から物体を認識

ビデオ

ビデオから物体を認識

WebカメラWebカメラで物体を認識
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中上級者向け備考

ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その３ Tensorflow v2 ガイド一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

TF V2移行Migrate.ipynbTensorflow バージョン2への移行ポイントの解説

C

30

基本

積極的実行：eager

計算グラフの作成と評価C30

多次元配列：tensor

dtype と呼ばれる均一型の多次元配列の説明

C30

変数：variable

tf.Variableのインスタンスを作成、更新、管理する方法について説明C30

自動微分：autodiff

ニューラルネットワークをトレーニングするためのバックプロパゲーションなどの機械学習アルゴリズムを実装するのに役立ちます。

B

30

グラフ：intro_to_graphs

グラフと tf.function の基礎の説明

B

30

モジュール概要：
intro_to_modules

モジュールを定義、保存、復元

B

30

学習ループ：
basic_training_loops

配列、変数、モジュールを使ってトレーニングを行い、損失を最小化します。

B

30

Sequential モデ
ル:sequential_model

1 つの入力テンソルと 1 つの出力テンソルのみがあるモ
デル

B

30

学習と評価：
train_and_evaluate.

トレーニング、評価、予測 (推論) モデルについて説明B30

保存と読込：
save_and_serialize

モデル全体を保存する SavedModel 形式と古い Keras
H5 形式の 2 つの形式を説明

B30

リカレントニューラルネットワーク）：rnn

Mnistを使ったRNNについて、学習

A

60

転移学習：
transfer_learning

1つの問題で学習した機能を取得し、それらを新しい同様の問題で活用することで構成されます

A60

Keras

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備考

Mac M1使用する
tensorflowは、特定のモジュール（sklearn, scipy)がインストールできないためエラーが発生します。
今後サポートされ、解消されると思います。

ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
A:難しい、B:やや難しい、C：普通事例一覧 その４ Tensorflow v2 ガイド一覧
区分項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

データ入力

データ：datatf.data APIを使用すると、単純で再利用可能な部分から複雑な入力パイプラインの説明

B

120

モデル保存

チェックポイント：checkpoint

あるモデルを学習させて、定期的にチェックポイントとして保存

C30

モデル保存：
saved_model

tf.saved_modelを使って、モデルの保存と読み出しC

30

アクセラレータGPU, TPU利用時のポイント解説

B60

パフォーマンス

GPUパフォーマンス最適化

A60

事前に作成されたEstimatorを使用すると、最小限のコード変更のみを行うことで、さまざまなモデルアーキテクチャを試すことができます

A60

estimator

予測：estimator

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備考ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その５ Tensorflow v2 教材一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyternotebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

クイックス
タート

初心者向け

Mnistを使ってtensorflowの概要を学習

C

10

上級者向け初心者向けに加えてtf.data 、Kerasの model
subclassing 、tf.GradientTapeを使ってモデルを訓練

B

30

画像分類：
classification

Fashion mnistを使った画像分類

C30

テキスト分類：
text_classification

映画のレビューをそのテキストを使って肯定的か否定的
かに分類

B

30

回帰（燃費予測）：
regression

自動車の燃費を予測するモデル

B30

過学習と学習不足：
overfit_underfit

過学習と学習不足について学習B

30

保存と読み出し：save_load

チェックポイントとSavemodelの二つの方法を学習

B

30

画像：image

画像の読込

C

10

テキスト：text

テキストの読込

C

10

CSV

CSVの読込C

10numpy：text

大量のデータ処理をする時

B

30

pandas_dataframe

pandasを使って心臓病のデータの読込B30

unicode文字列：
unicodeUnicodeは、ほぼすべての言語で文字表示に使われている標準的なエンコード

B

30

TFRecordTensorflowが扱えるコードB

30

Kerasによる基本

データ読込

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備考ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その６ Tensorflow v2 教材一覧

A:難しい、B:やや難しい、C：普通区分

項目(Jupyter notebook)

内容

難易度

習得時
間（分）

estimator

事前作成：premade

Irisの種類を予測する事例

B

30

線形モデル：linear

タイタニックの乗船名簿から予測

B

30

Boosted tree

回帰と分類の両方のための最も一般的かつ効果的な機械学習アプローチ

B30

配列と演算：basic

テンソルの作成と使用及びGPUによる高速化の使用

C

30

カスタム学習：custom_training_walkthroughIrisのモデルを使った学習

B

30

Kerasによる分散トレーニング：
keras

1台のマシン上の多数のGPUで同期トレーニングを使用してグラフ内レプリケーションを実行しますB

30

カスタムトレーニング：
custom_training

Fashion MNIST データセットで単純な CNN モデルをトレーニング

B

30

Kerasによるマルチワーカ：
multi_worker_keras

tf.distribute.Strategyモデルを使用したマルチワーカー分
散トレーニングB

30

Cnn(畳み込みニューラルネットワーク)

MNIST を使った、シンプルな畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network) の学習C

30

画像分類：classification

画像から猫または犬を分類する方法を示しますC30

転移学習：transfer_learning

事前にトレーニングされたネットワークからの転移学習を使用して、猫と犬の画像を分類する方法を学習

B

30

TF hubによる転移学習：
transfer_learning_hub

TensorFlow Hub を使った転移学習。

B

30

セグメンテーション：
segmentation

画像内の物体の位置を識別します。

C30

カスタマイズ

分散トレーニング画像

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備考

A:難しい、B:やや難しい、C：普通ＡＩプログラム学習キット（Ｍａｃ版）
事例一覧 その７ Tensorflow v2 教材一覧
区分項目(Jupyter notebook)

内容

難易度

習得時間（分）テキスト

単語埋込：word_embedding

文字列を機械学習モデルに入力する前に、数値に変換す
る

B

30

word2vec

大規模なデータセットから単語の埋め込みを学習するために使用できるモデル

B

30

Rnnを使ったテキスト分類

感情分析のために IMDB 映画レビュー大型データセット を使って リカレントニューラルネットワーク を訓練しますB

30

Rnnを使ったテキスト生成

文字ベースの RNN を使ってテキストを生成する方法を示し
ます

B

30

アテンションを用いたニューラル機械翻訳

スペイン語から英語への翻訳を行う Sequence to Sequence(seq2seq) モデルを訓練しますB

30

画像キャプショニング

画像からキャプションを自動生成

B

30

音声

音声認識：simple_audio

10個の異なる単語を認識する基本的な音声認識ネット
ワークを構築する方法

B

30

構造化データ

特徴列：featured_column

特徴量にマッピングするための橋渡し役として使用

B

30

時系列予測：time_series

TensorFlowを使用した時系列予測

C

30

スタイル転送：style_transfer

画像合成

C

30

Deep dream

ニューラルネットワークによって学習されたパターンを視覚化する実験です

C

30

DCGAN

Deep Convolutional Generative Adversarial Network（DCGAN）を使用して手書き数字の画像を生成

B

30

pix2pix

条件付きGANを使用した画像から画像への変換

B30

オートエンコーダ：
autoencoder

基本、画像のノイズ除去、異常検出の3つの例を使用して自動エンコーダー

B

30

cvae

VAEは入力データをガウス分布の平均や分散などの確率分布のパラメータにマッピング
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B

30

Actor_critic

TensorFlowを使用してActor-Criticメソッドを実装

B30

生成強化学習備考