Embedded Files
2020A2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
演習ファイルおよび課題ファイルの実行環境はColaboratoryを推奨します。Anaconda等の他のPython環境で実行する場合はサポート対象外です
Anacondaで環境構築する方は、自己責任で行ってください。S2期で提供したAnacondaによる環境設定資料はこちらにあります
Pythonプログラミング入門のガイダンス資料のうち44~48ページに従い、Colaboratoryの使用方法をマスターしてください
第１回：ガイダンスと環境設定
第１回：ガイダンスと環境設定
教材
教材
説明スライドはこちら
収録動画のURLはITC-LMSの「お知らせ」で公開
初回はガイダンスです。初回のみ、TAさんが手伝いにきてくれるので、 技術的な質問があればこの機会に質問してください（以降はITC-LMSのメッセージ機能でのフォローとなります）
課題
課題
環境設定（A2期はGoogle Colaboratoryを推奨します）
次回までの予習
次回までの予習
第2回の演習ファイルを読み、実行してくること
第2回課題は第2回講義後から、その週の土曜22時までの間に行ってください
第２回：音響情報処理
第２回：音響情報処理
教材
教材
課題
課題
ヴァイオリンの単音の周波数解析
ヴァイオリンの独奏のスペクトログラムを描画
第３回：テキスト処理（形態素解析と言語モデル）
第３回：テキスト処理（形態素解析と言語モデル）
教材
教材
課題
課題
Janomeを使った形態素解析
NLTKを使った統計的n-gram学習とランダム文生成
第４回：テキスト処理（トピック解析）
第４回：テキスト処理（トピック解析）
教材
教材
課題
課題
tf-idfモデルの学習
「セロ弾きのゴーシュ」の重要語の抽出
第５回：画像処理（画像の表現と二次元デジタルフィルタ）
第５回：画像処理（画像の表現と二次元デジタルフィルタ）
教材
教材
課題
課題
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。
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（画像の著作権に注意してください）
原画像は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、課題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。正解はありませんが、何が描かれているかがはっきりとわかる線画に高い評点を付けたいと思います。パラメータを調整してもきれいな線画にならない場合は、入力画像としてどのような画像を選んだらいいかを考えてください。
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_ex5.ipynbファイルのみを提出してください。原画像の提出は不要です。
画像サイズが大きいとアップロード時にエラーがでるという報告がありました。エラーが出た場合は、先に画像サイズを縮小してからアップロードしてください。
第６回：画像認識（深層学習）
第６回：画像認識（深層学習）
教材
教材
課題
課題
手書き数文字を認識するConvolution Neural Networkを設計しよう！
手書き数文字のデータセットMNISTを使って文字認識を体験してもらいます
指定したCNN構造を実装してください
Google Colaboratoryでの実行を推奨
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
第７回：Web APIとWebスクレイピング
第７回：Web APIとWebスクレイピング
教材
教材
説明スライドはこちら
演習ファイルはこちら
”WebDataProcessing?.ipynb”以外のファイルはオプションです
"IBMWatsonAPI.ipynb", "TwitterAPI.ipynb", "YahooAPI.ipynb"ファイルは実行できませんです（アカウント登録が必要なため）。実行結果を書き出していますので、それを見て動作を確認してください。
課題
課題
課題の問２を修正しました。新しい課題ファイルはこちらです。
注意！！題７の問２では、MOST POPULARのリストを取得する課題になっていましたが、このリストはスクリプトを実行して外部から取得する形式になっており、演習ファイルとしてお渡ししたコードでは取得できませんでした。時間をかけて挑戦した方には本当に申し訳ないです。
改めて、LATEST NEWSを取得する課題としましたので、こちらに回答をお願いします。
東京大学のWebページ「UTokyo Focus」をスクレイピングし、このページのタイトルを取得する
同ページの「LATEST NEWS 」にあるニュースタイトルの一覧を取得する
正解のときの出力結果は、そのプログラムを実行したときのWebページの内容によって変わります
発展課題
発展課題
課題ファイルはこちら
対象：優上を希望する、理学部提供科目の履修生
–通常の課題が基本的な成績評価となります
–「情報理工学系研究科 4895-2002 知能社会情報学特別講義II(メディアプログラミング入門)」には優上という成績設定がありません
•「音情報解析」「テキスト解析」「画像処理・認識」「WebスクレイピングとAPI」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、添付のJupyter notebook "project.ipynb"として提出してください。
•課題ファイルはITC-LMSの課題提出フォーム「発展課題」に置かれている” project.ipynb”です。これをダウンロードして、コードを加えて保存した状態で実行したものを提出してください
課題ファイルの冒頭に書かれた案内をよく読んで課題を行ってください
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