日本大学生産工学部 人工知能リサーチセンター

理工系プログラミング

プログラミング実行環境の構築方法や、人工知能の構成方法を簡易的に紹介しています。

環境構築：

  • LinuxライクのOSの場合、10分程度で簡単に実行環境を揃えることができます。
  • MacOSXの場合は「ターミナル」、Cent OS/Ubuntsu の場合は「端末」を立ち上げます。
  • 以下のコマンドを順番に叩きます。（ダブルクォーテーションに注意）
  • /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
  • brew install wget（Webからデータを取るコマンドの実装）
  • brew install python3（python言語）
  • pip3 install jupyter（エディタ）
  • pip3 install numpy（科学技術用ライブラリ）
  • pip3 install scikit-learn（機械学習ライブラリ）
  • pip3 install matplotlib（グラフ描画ライブラリ）
  • pip3 install scipy（統計ライブラリ）
  • pip3 install pydotplus (有向/無向グラフ可視化のライブラリその1)
  • brew install graphviz（有向/無向グラフ可視化のライブラリその2）


エラーが出る場合：

  • Mac OS Xでは動くことを確認していますが、CentOS や Ubuntsuの場合、若干コマンドが異なる場合があります。場合によっては、pip3ではなく、pip3.xの場合も...
  • よくわからない場合は、大前（日大生産工/マネジメント工学科）までお問い合わせください。


環境構築したくない：

  • Google Colaboratory でクラウドでpythonプログラミングを行うことができます。
  • 上で示した環境とほぼ同じものが提供されますので、大変便利なサービスです。
  • Gmailアカウントを取得し、ログインします。
  • https://colab.research.google.com/ にアクセスします。
  • 左上にある「+コード」を押すと、コードを打てる領域が出現します。
  • 下で示す機械学習用のコードをコピペし、貼り付けます。
  • そこに、pythonで機械学習等のコードを打ち込み、「シフト+エンター」で実行できます。

エディタの使い方（環境構築した場合）:

  • ターミナル（Mac OS X）、端末（Linux）を開きます。
  • jupyter notebookとコマンドを打ちます。
  • すると、ブラウザ上にエディタが立ち上がります。
  • 右上の「new」から「python3」を選択すると、プログラムを書くことができるようになります。
  • 細かい使い方はこちらを参照してください。その他、AIエンジニアがよく使う環境なので、web検索するとたくさん出てきます。

pythonによる簡単な人工知能のプログラミング：
「勉強時間」と「理解傾向の強さ」から「成績（高/中/低）」を予測する、シンプルな人工知能を構築する方法を解説します。Google Colaborately か 環境構築済みのPCで実行してください。

pythonによる理工系プログラミング：
人工知能以外で、理工系の人たちがよく使うプログラミングの方法をまとめてみました。何か実装してほしいものがありましたら大前（日本大学生産工学部マネジメント工学科）までお知らせください。

python文法の基本：


pythonによるデータサイエンス：


pythonによる信号処理：


pythonによるWebアプリケーション開発：


※ とりあえず書いているコード&解説ですので、間違いがあると思います。
本コード群の全体像はこちらをご覧ください。

その後：

  • 人工知能を学べる研究室に所属する、webを使用する、本を買う、論文を読むなどして、ご自分で勉強しましょう。
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