２０２５年１２月１７日水曜日 午後の演習課題です．
import torchでエラーになる方へ：
（１）Win+GPU版・GPU対応版・Windowsの場合：
pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
（１行で入れます）
（２）Win+CPU版・GPUの設定をしていないCPU版・Windows
pip3 install torch torchvision torchaudio
（３）Mac+MPS(Metal performance shaders対応・MacOS
pip3 install torch torchvision torchaudio
/Applications/Python\ 3.11/Install\ Certificates.command
（２行あります）
実習１：サウンド関連
練習手順説明書PDF：音声認識
サンプルプログラムZIP：soundprocess(700MBくらいあります）
昔ながらの音声処理PDF：音声処理
実習２：画像における異常検知（胸部X線画像の左右反転異常検知）
異常検知説明スライドPDF：異常検知の考え方
配布プログラムZIP：４つのサンプルコードとデータ（600MBくらいあります）
以下の４つの方法がそれぞれのディレクトリにサンプルコードを含めて保存しています．
AutoEncoderによる画像再構成による異常検知：
01_ChestFlip_AutoEncoder_Reconst
AutoEncoderによる画像再構成後，Encoder部で抽出した潜在空間における異常検知：
02_ChestFlip_AutoEncoder_HotellingT2
DeepSVDDで１クラスSVM風中心を定めて異常検知：
03_ChestFlip_DeepSVDD
DeepSVDDに少数例異常例を見せてあげて境界を決定して異常検知：
04_ChestFlip_DeepSAD
実習３：強化学習による迷路解法からスケジューリング
強化学習説明スライドPDF：強化学習
練習手順説明書PDF：強化学習編2025|強化学習編2025ver2
サンプルプログラム１ZIP：ReinforcementLearning
サンプルプログラム２ZIP：JobShop_3M_SPR3_multi4.ipynb
実習４：OpenAIのAPI利用でChatGPTを使う
ChatGPTをAPIで利用：Zipファイルをダウンロードしてください．
Jupyter Notebookから開くとそのまま動作します．
ZIPファイル：プロンプトおよびVLMなど
実習５：画像分類と特徴の可視化
選挙もひと段落です．お米問題に取り組んでみませんか？
お米の１粒ずつをスキャナでとりこみました．１粒ずつの画像を，上の２クラス分類もしくは４クラス分類の画像分類問題としてとらえ，どのくらい正確に分類できるかチャレンジしてみましょう．以下は画像データとプログラムのZIPファイルです．
・玄米ともち麦２クラス分類
・米粒に古古古古米が混ざっている：画像再構成
実習４の拡張：
LLM+RAG+Graph関連：
グラフ入門説明スライドPDF：01_グラフ入門
グラフ入門ZIP：グラフ（ZIPファイル：10MB）
テキスト情報のベクトル化ZIP：Text Embedding（テキスト埋め込み）
RAG実装に向けてZIP：LangChainによるQA生成
実習５の拡張（１）：以下はZIPファイル
２クラス分類＋FineTuning：101_2-classFT.zip (179MB)
２クラス分類＋転移学習：102_2-classTL.zip (179MB)
４クラス分類＋FineTuning：103_XPDirection_4-classFT.zip (19MB)
４クラス分類＋転移学習104_XPDirection_4-classTL.zip (19MB)
４クラス分類＋ViT利用：105_ViT_chest4dir.zip (15MB)
４クラス分類＋自分でモデル作成：106_MyCNN_XPDirection_4-class.zip (19MB)
２クラス分類＋性別判定＋ROC：107_XP2Gender.zip (48MB)
実習５の拡張（２）：
胸部X線画像から年齢予測＋相関とBA解析：108_XP2age_regression.zip (40MB)