HOME 教育状況公表 令和3年12月3日
分析化学特論/物質化学工学専攻<

06 AIと機器分析


AIや機械学習は機器分析を変えるか?修士論文の実験結果をAIで判別できるかを試みてみよう.

学習モデルの決定

修士論文の研究の実験をもとに,学習モデルをつくろう.この実習では,画像判別をモデルとしているので,実験画像などをもとにモデルを作ろう. 例えば,「M31の写真であるか(1),ないか(0)?」,「太陽に黒点がるか(1),ないか(0)?」である.

教師データの画像をウェブサーバにアップロード

情報処理概論の「ホームページの仕組みと応用 -受講成果を公開しよう-」を参考に,教師データの画像データベースを構築しよう.

教師データの準備

情報処理概論の「【演習】AI実習 -判別学習モデルの作成と教師データ」を参考に,教師データのcsvファイルを作成してください.

2020年度学生の成果物

AI実習システムを使って,2020年度受講生が作成したAIモデルの成果物を以下に示す. コロナ禍で在宅からの学習が強いられる中で,30件のディープラーニングの学習モデルが提案された.なお,受講生数は5名であった. 学長裁量経費のディープラーニングシステム(GPU搭載,700万円)を活用しようとしたが,90分の講義時間内に収めようとすると難しかったので,断念した.


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