研究情報

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    輪講資料と研究発表資料リンク

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    AI+ARC 研究発表資料リンク

  • 応用演習:

    場所:EW-4F 知的高性能計算研究室2
      第1回:(11/25 月) 顔合わせ、RaspberryPiの使い方
      (参考資料)  

      第2回:(12/ 2 月) 画像処理の基礎と古代文献解読(1)
      (参考資料)

      (参考資料)
      第3回:(12/ 9 月) 画像処理の基礎と古代文献解読(2)
      (参考資料)

      第4回:(12/16 月) AIの基礎と深層学習
      (参考資料)

      第5回:(12/23 月)python コード、AIと深層学習
      pythonコード

      第6回:( 1/ 6 月)  FPGAとアーキテクチャ(2)
      (参考資料 未アップ)

      第7回:( 1/20 月) まとめと卒研テーマについて
      (参考資料 未アップ)

    研究テーマについて(知的・高性能)
    知的と高性能計算という二つ中核技術の研究を行っています。
    ・知的とは、機械学習・深層学習を含めた人工知能分野である。
    ・高性能計算とは、プロセッサアーキテクチャ、並列処理などのハードウェアの研究分野である。
            
     本研究室は、下記のプロジェクトで研究を行っている。
    (1)画像処理と深層学習を用いた古代文献の解読と潜在的な知識
    本研究は、深層学習、画像処理、ビックデータ解析などの技術を用いて、日本・中国・インドの古典籍・古代文献の解読を目指します。 また、ビックデータ解析などの技術を用いて、これらの古代文献から、潜在的な知識の抽出と整理を目指す。それにより、古代文化遺産の整理と保護につながると考えられる。

    (2) 深層学習を用いたIoTシステム
    本研究は、深層学習、画像処理、IoTなどの技術を用いて、琵琶湖の中の魚の調査、高齢者の見守り、及びインフラの劣化の研究を行っている。     

    (3)高性能計算とプロセッサアーキテクチャ
     プロセッサアーキテクチャの研究を行っている。また、FPGAを用いた深層学習の高速化を目指している。

    まとめ:本研究室では、ソフトウェアからハードウェアまで幅広く研究し、また、伝統的な画像処理から、最先端の深層学習技術、IoTまでを研究している。 さらに、これらの技術を用いて、ニーズの重要化している高齢化社会から、未開拓な分野である古代文献解析まで、幅広く研究している。

    卒研学習資料

      (1) Anacondaの使い方:
      (学習資料)
       

      (2) Anacondaの勉強のための機械学習とNNのプロジェクトコード:
      (プロジェクトコード)
       

    Apathy 研究資料

      (1) Apathy 75% :
      (コード)
       

      (2) Apathy 論文資料:
      (論文資料)
       

    Google colab 学習資料

      (1) 学習ビデオ(画面が中国語ですが、、、拡大すれば見やすくなる)

      (2) サンプルコード:
      (コード)
       

      (3) Google colab 使用資料:
      (学習資料)
       

    ゼミ連絡

      4月29日ゼミ連絡:
      (ゼミ資料)
       

    場所:

    ローム記念館2階 知的高性能計算研究室1  
    イーストウィング4階 知的高性能計算研究室2 (現在のメイン研究室として使っています。)

    見学時間:

    随時可能です。教員は、講義会議以外の時間は、イーストウィング4階 知的高性能計算研究室2にいます。 いつでも、気軽に見学できます。 また、研究室見学について、事前に教員に見学時間を問い合わせてもよいです。 
    mail address: menglin@fc.ritsumei.ac.jp