第9回 歯科人工知能(AI)研究会・ChatGPT活用ハンズオンセミナー資料

２０２５年２月２日開催
第9回 歯科人工知能(AI)研究会
ハンズオンセミナーの資料です

事前にご確認いただきたいセットアップ資料です．PDF資料になります（2025/1/30公開, 2/2修正・追加公開）

DentalAI09_QR

セットアップ関連：Handson_manual_ver3

課題資料：
リガチャ（合わせ文字）に注意して作成していますがPDFからのコピペは文字化けの可能性が高いです．代表例はtillのllか一つのlになります．
資料１：PythonとChatGPTに慣れてプログラミング　Lesson1
資料２：ChatGPTにおんぶにだっこで深層学習　Lesson2
資料３：ちょっとだけDICOM．やっぱりDICOM　Lesson3

作成したプログラム例（未整理）：DAI09

やっぱりGoogle Colabはわかりにくい．ファイルのやりとりが煩わしい：
そんな方は自分のPCでセットアップです．
セットアップマニュアル：PyTorch_Setup_verDentalAI20250202
チェックスクリプト：check_2024

説明に用いたスライド：
全体説明：DentalAI09_00Overview
n-gram：DentalAI09_01n-gram
基盤AI：DentalAI09_02FundAI
DICOM：DentalAI09_03DICOM
情報教育：DentalAI09_04_HighSchool

「第9回 歯科人工知能(AI)研究会・ChatGPT活用ハンズオンセミナー資料」への7件のフィードバック

  1. 先日は、会場でのご指導、ありがとうございました。
    「やはり、ローカル」派なので、追加資料類、参考になります。

    当方、ローカルでpipenvを使っておりPyTorch関連を下記にまとめました。
    https://qiita.com/aujinen/items/db919ceee6da8db1155c

    当方、anacondaは様々な問題から利用を避けており、pipenv環境を使っております。
    pipenv環境であれば、VS-Codeで編集・実行・チェックしつつ、不足しているライブラリをインストールでき、中断することなくシームレスに作業を行えます。
    また、windowsの仮想リンクとしてのジャンクションを使い、適切なpipenvの仮想環境「.venv」へのリンクをターゲットフォルダ（今回であれば、DAI09フォルダ内）に埋め込むことで、VS-Codeでの実行環境も自動的に切り分けることができます。

    今回のようにデータをダウンロードして解凍する箇所については、ローカル版にて下記の変更で対処しています。
    ＝＝＝例　：ローカル環境　（Windows11 / VS-Code）で動かすための変更　＝＝＝
    DAI09フォルダ内
    GlucoseA1C-2.ipynb
    上記ファイルの冒頭
    Linux用のシステムコマンドをPowerShellコマンドに置き換え。
    !wget http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/dentalai09/L1.zip
    ⇒
    ! powershell -command “if (-Not (Test-Path -Path “L1.zip”)) {Invoke-WebRequest -Uri http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/dentalai09/L1.zip -OutFile L1.zip}”

    !unzip L1.zip
    ⇒
    ! powershell -command “if (-Not (Test-Path -Path “content/L1_Graph”)) {Expand-Archive L1.zip -DestinationPath content}”

    これに伴い、上記データへの参照にて、トップディレクトリからの参照ではなく、カレントディレクトリからの参照へと変更する必要が生じます。

    file_path = “/content/L1_Graph/・・・
    ⇒
    file_path = “./content/L1_Graph/・・・
    もしくは
    file_path = “content/L1_Graph/・・・
    ＝＝＝
    以上、当方でのローカル環境で動作チェックしました。

    今後ともよろしくお願い申し上げます。

    返信

    1. １つ前の投稿への追記となります。

      「ローカルとcolabの違いについて、何も知らない」ことを前提として、先ずはローカルで動かし、エラー発生時にGitHub_Copilot(chatGPT)に問い合わせる手順を踏んでみました。

      VS-Codeと連携しているので、URLやファイル名についての情報は入手済みの様子であり、解凍先がcontentフォルダ内とはならなかったですが、的確な（一発で動作する）Pythonコードを提示してきました。
      “`
      import urllib.request
      import zipfile

      # ファイルをダウンロード
      url = ‘http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/dentalai09/L1.zip’
      urllib.request.urlretrieve(url, ‘L1.zip’)

      # ZIPファイルを解凍
      with zipfile.ZipFile(‘L1.zip’, ‘r’) as zip_ref:
      zip_ref.extractall()
      “`

      返信

  2. 会場ではcolabの変なところで躓いてしまいましたが、丁寧にご指導いただき、誠にありがとうございました。

    また、N-gramの情報、オフラインでの実行環境をはじめ、数多くの追加資料がアップされていることを確認いたしました。
    非常に助かります。ありがとうございます。

    今後ともよろしくお願い申し上げます。

    返信

  3. 前回、Pytorch関連ではお世話になりました。
    新潟大学大学院医歯学総合研究科　顎顔面放射線学分野　西山秀昌です

    今回もよろしくお願い申し上げます。

    コーディング支援AI「GitHub Copilot Chat」が無償ユーザーにも開放とのことで、1か月程前から、VS-CodeでGitHub Copilot Chatを利用したコーディング環境に入ることができています。

    https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1648825.html
    https://speakerdeck.com/rayuron/github-copilot-techniques

    背後ではChatGPTが動作しているようですが、やはりハルシネーションも混在するようです。
    しかしながら、候補の提示内容が凄すぎ、複数行のコーディング内容を、ほぼ的確に予測してきます。

    あとGoogle AI Studioも無償で使える範囲があるようで、入って少し触ってみましたが、コーディング関係では未だ使っていません（APIキーは取得していません）
    無課金を貫く予定ですので、このあたり、コーディングで使えるものが他にあるようでしたら、ご教示の程、よろしくお願い申し上げます。

    返信

    1. 今回はChatGPTにどのようなプロンプトを与えるか，そこから得られるコードの説明を中心に予定しています．Copilotはとてもよいのですが，どうしても慣れた人向けになってしまうと思いますので，まずは日曜プログラマーのイメージでやってみたいと思います．どうぞよろしくお願いします．

      返信

      1. 早々にありがとうございます。
        現状、何れにしても同じChatGPTを使うことになるので、学ばせていただきます。
        よろしくお願い申し上げます。
        ※GitHub CopilotはGitHub Educationに申し込んで許可された直後に無償版がでたので、もしかしたらGitHub Educationの版を使ってるかも知れないので、正確に無償版とは呼べないかも知れません。

        返信

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