Embedded Files
2019A2タームの教材へのリンクは停止しています。
今年度の教材の公開をお待ちください。
事前の準備：環境構築
事前の準備：環境構築
初回の講義を受けるより前に済ませて来てください！授業中に多数の方が一気にダウンロードすると、授業中にインストールが終わりません。
こちらの資料に従い、Anaconda のインストールをお願いします
Jupyter notebookの起動や、Anaconda-Navigator, Anaconda Promptなどの起動方法についても確認しておいてください。
第１回教材：ガイダンス
第１回教材：ガイダンス
教材
教材
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初回はガイダンスのほか、お手持ちのPCの環境設定を行います
こちらにあるドキュメントに従い、インストール済みのパッケージのアップデートや、追加パッケージのインストールを行います
初回のみ、TAさんが手伝いにきてくれるので、このタイミングで環境構築を済ませてください（２回目以降はITC-LMSのメッセージ経由で遠隔サポートとなります）
ご自身のPCが用意できない場合、あるいは教材通りにやってもパッケージのインストールに失敗する場合は、ECCS（情報基盤センターのPC）を使って事前に演習を行ってください。くわしくはこちらをご覧ください。
ECCSはリモートからの利用も可能ですので、自宅でも演習を行っていただくことができます。ただし、お使いのPCによってはキー配置が違うので注意してください。
課題
課題
ITC-LMSにあるアンケート[「第１回ガイダンス：環境設定の状況について 」に回答してください
締め切りは11/22 （金）22:00とします。この回答をもって第１回の出席確認とします。遅れた場合は減点となりますのでご注意ください。
次回までの予習
次回までの予習
第2回の授業(11/26)までに、第２回の講義で解説する演習ファイルの予習をお願いします
第２回教材：時系列データ解析 (11/26)
第２回教材：時系列データ解析 (11/26)
教材
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課題 (11/29 22:00締め切り）
課題 (11/29 22:00締め切り）
ITC-LMSで'mp_exp2.ipynb'をグラフが表示している状態で提出してください。
模範解答はITC-LMSに掲示しています。
次回までの予習
次回までの予習
次回の授業(12/3)までに、第3回の講義で解説する演習ファイルを予習してきてください。
第3回教材：音の情報処理 (12/3)
第3回教材：音の情報処理 (12/3)
教材
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課題 (12/6 22:00締め切り）<-- 日付が間違っていました！
課題 (12/6 22:00締め切り）<-- 日付が間違っていました！
楽器の音を分析しよう
スペクトログラムの描画
ITC-LMSで'mp_exp3.ipynb'をグラフが表示している状態で提出してください。
次回までの予習
次回までの予習
次回の授業(12/10)までに、第4回の講義で解説する演習ファイルを予習してきてください。
第4回教材：テキスト解析１ (12/10)
第4回教材：テキスト解析１ (12/10)
教材
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課題 (12/13 22:00締め切り）
課題 (12/13 22:00締め切り）
夏目漱石の「吾輩は猫である」っぽい文を生成してみよう！
単語分割：分かち書き
資源前後モデル：単語n-gram
次回までの予習
次回までの予習
次回の授業(12/10)までに、第5回の講義で解説する演習ファイルを予習してきてください。
第5回教材：テキスト解析２ (12/17)
第5回教材：テキスト解析２ (12/17)
教材
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課題 (12/20 22:00締め切り）
課題 (12/20 22:00締め切り）
宮沢賢治の「銀河鉄道の夜」を分析してみよう！
tf-idf法による重要語の抽出
次回までの予習
次回までの予習
次回の授業(1/7)までに、第6回の講義で解説する演習ファイルを予習してきてください 。
ImageProcessing[1-3].ipynbが基礎演習、それ以外のファイルは発展的課題です
OpenPoseの実行では200MBの学習済みモデルをダウンロードしますので、PCの空きスペースが少ない場合や、従量課金による通信契約を結んでいる方は注意してください（適宜、ECCSを利用してください）
第6回教材：画像処理 (1/7)
第6回教材：画像処理 (1/7)
教材
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課題 (1/10 22:00締め切り）
課題 (1/10 22:00締め切り）
写真から線画のイラストを作ろう！
今回は原画像を皆さんに用意してもらうことにします。著作権を侵害しない画像を利用してください！
原画像はスマホで撮影してパソコンに取り込んだり、パソコン内蔵のカメラを使って撮影したり、パブリックドメインの画像をWebからダウンロードすることで用意してください
原画像はこの課題がおかれているフォルダなどにおいて、その写真のパスを、このノートブックの一番最初のコードセルにある変数imgfileに代入してください
各処理において、それぞれパラメータを調整してきれいな線画を作成してください。
課題を提出する際は、画像が表示されている状態で保存し、mp_ex6.ipynbファイルのみを提出してください。
細線化を行うセルで、AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'ximgproc' というエラーが発生するケースについて、第1回でjanomeなどをインストールするのに使ったコマンド「pip」を使って
pip install opencv-contrib-python
を実行すれば動くようになったとの報告がありました。動かない方は試してみてください。
第７回教材：Webスクレイピング, Web API (1/14)
第７回教材：Webスクレイピング, Web API (1/14)
教材
教材
課題 (1/17 22:00締め切り）
課題 (1/17 22:00締め切り）
課題１：ヘッダ情報の取得
東京大学のUTokyo Focusのタイトル（タグ"TITLE"でマークアップされているテキスト）を取り出して、変数titleに代入してください。
課題２：UTokyo FOCUS>NEW EVENTS
東京大学のUTokyo FocusのページのHTMLからタグ情報を読み取って、NEW EVENTS の一覧を取得して、そのテキストをeventsという名前のリストに代入してください。
発展課題（オプション）
発展課題（オプション）
提出ファイル
提出ファイル
ITC-LMSの課題提出フォーム「発展課題」の「添付ファイル」に置かれている”project.ipynb”にコードを書き加えて、実行した状態で保存して提出してください。
課題（2020/1/24 22:00締め切り・締め切り後の提出はできません）
課題（2020/1/24 22:00締め切り・締め切り後の提出はできません）
「時系列データ処理」「音情報解析」「テキスト解析」「画像認識」「WebスクレイピングとAPI」の５つのトピックのうち、２つ以上のトピックを含むプログラムを作って、Jupyter notebook（ipynbファイル）として提出してください。
コードは教材あるいは課題ファイルに含まれているものをベースにしてください。演習にも教材にも含まれていないコードが大半を占めるプログラムは評価しません。
コードだけではなく、プログラムの解説文を記載してください。プログラムの目的は何で、どのような手法で解決したのか、どうやって実行するのか、どのようなページや本を参考としたかといった解説を簡潔に書いてください。説明が分かりづらい場合は減点の対象となります（無駄に長くしないでください）。
こちらで実行して動作を検証できるようなプログラムを作ってください。外部ファイルを入力とする場合は、２ファイルまで添付してもいいものとします（合計１０MBまでにしてください。また、著作権を侵害しないよう注意してください）。
友達と相談するのは構いませんが、複数名で似たプログラムを提出しないでください。コードが似ていると判断したものは減点の対象とします
皆さんのアイディアを評価します
これで終わりです。お疲れさまでした！
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