GitHub 6600 スター、中国人向け: Microsoft AI 教育および学習共同構築コミュニティ 2.0 が開始!

最近のGithubトレンドホットリストでは、Microsoft Research AsiaのAI教育チームの人工知能教育学習共同構築コミュニティが再び幅広い注目を集め、現在6,000以上のスターを獲得しています。プラットフォーム開発チームはGitHub上で、このプラットフォームは教育部の指導のもと、新世代の人工知能オープン科学研究教育プラットフォームに基づいて開発されたと発表しました。マイクロソフトリサーチアジアR＆Dチームと学術協力部は、このコミュニティに全面的なサポートを提供します。

このプラットフォームでは、AI アプリケーション開発の実際の事例のほか、チュートリアル、ツール、その他の学習リソースのサポートも提供されます。AI 分野の第一線の教師や学習者も、リソースや経験を共有します。チームは、このコミュニティの設立により、教師、学生、開発者がオープンソース方式で共に学び、貢献し、コミュニティを豊かにし、改善し、中国の人工知能の発展に貢献できるようになることを期待していると述べた。

コミュニティの学習リソースは高品質かつ無料で、そのほとんどはオリジナルコンテンツです。コア学習リソースには実践と理論の 2 つの部分があり、参照学習パスと前提知識参照リソースが補完されているため、学習者は自分に合った学習パスを明確に選択し、効率的に学習できます。

理論

理論部分の内容は「ニューラルネットワークを学ぶための9つのステップ」とも呼ばれ、Microsoft Research Asiaの研究開発チームが作成したオリジナルコンテンツです。理論的な知識に焦点を当て、「実践による学習」をコアコンセプトとしています。ただし、複雑なものを単純化し、簡単な言葉で説明するという点でユニークです。わかりやすい理論的説明、明確で整然としたコード、正確なコンテンツ、完全な宿題システムを提供します。理論だけでなく、実践的なハンズオンリンクも多数あります。読者が「ディープラーニング」の基礎知識を素早く習得し、既存のフレームワークをよりよく理解して使用できるようにするだけでなく、さまざまなニューラルネットワークの最新の拡張機能やバリエーションを素早く学習し、急速に発展するAIの波に遅れずについていくのにも役立ちます。学習者は新しい視点からニューラルネットワークの学習をすぐに開始し、本当に入門から習得まで進むことができます。この部分のコンテンツは、パートナー向けのオフライントレーニング中に学習者から広く賞賛されました。

ニューラルネットワークに関する予備的研究

対象者: ニューラルネットワークの最も基本的な知識を理解し、一定のコーディングスキルを持つ人。
内容: ニューラルネットワークの基礎、線形回帰、線形分類。
前提条件: 微分積分と線形代数、Python
勉強時間：6～8時間
学習目標: ニューラルネットワークの基本概念を理解する。

ニューラルネットワークの基礎学習パスリファレンス

高度なニューラルネットワーク

対象者: 一定のニューラルネットワーク学習基盤とコーディング能力を持つ学習者。
内容: 非線形回帰、非線形分類、モデル推論。
前提条件: 微分積分と線形代数、Python
勉強時間：8～12時間
学習目標: 既存のニューラルネットワークフレームワークをより深く理解し、活用する。

ニューラルネットワークの高度な学習パスリファレンス

ディープネットワークの基礎

対象者: ニューラルネットワークに関する優れた理論的基礎を持ち、ディープネットワークを学習することでよりスケーラブルな研究や開発を行いたいと考えている人。
内容: DNN、CNN、RNN。
前提条件: 微分積分と線形代数、Python
学習時間: 16～24時間
学習目標: さまざまなニューラルネットワークの最新の拡張機能やバリエーションを迅速に学習したり、最先端の研究を実施したりできるようになります。

ディープネットワーク基本学習パスリファレンス

実例: 漫画から始めて、OCR画像テキスト変換を学ぶ

興味は最初の教師です。多くの学生は、心の中にお気に入りの漫画本を持っているはずだと私は信じています。、

Microsoft 認知サービスには、イメージング、音声、言語、検索、知識という 5 つの主要領域が含まれます。これらの認知サービスを個別に、または組み合わせて使用することで、現実世界の多くの問題を解決できます。 AI初心者として、私たちは困難な山を登ることを選択することも、ニュートンのような巨人の肩の上に立つことを選択することもできてしまいます。この章では、「コミック翻訳」を例に、Microsoft 認知サービスを柔軟に活用して AI の夢を実現する方法を紹介します。

日本の漫画は非常に有名です。ワンピースや名探偵コナンなどの漫画シリーズは中国の若い世代の間で非常に人気があります。中国には、これらの漫画を手作業で中国語版に翻訳するボランティアのグループがあります。その作業は困難で複雑であり、長い時間がかかります。 AI を活用してこのプロセスをスピードアップすることはできるでしょうか?

ヒント: コミックは著作権で保護されていますので、著作権を尊重しつつ合法的に行ってください。

コミック翻訳には3つのステップがあります。

Microsoft Cognitive Services を呼び出し、OCR (光学式文字認識) サービスを使用してコミック上のすべてのテキストを認識します。

Microsoft Cognitive Services を呼び出し、テキスト翻訳サービスを使用して日本語を中国語に翻訳します。

独自のロジックコードを記述して、中国語のテキストを以前のコミックに貼り付け、以前の日本語のテキストを上書きし、新しいコミックフレームを生成します。

次の図は最終的な翻訳効果を示しています。左側は元の漫画で、右側は中国語に翻訳した結果です (著作権の問題により、元の漫画を模倣していくつかの吹き出しを作成しました)。

環境の準備

Windows 10 バージョン 1803 をインストールします。以前のバージョンの Windows 10 でも動作する可能性があります。このサンプルプログラムは Windows 7 でも実行できますが、推奨されません。Windows 7 の公式テクニカルサポートは 2020/01/14 に終了します。

ヒント: マシンで Windows 10 を実行できない場合は、ハードウェアのパフォーマンスがまだ不十分であることを意味します。 AI はソフトウェアとハードウェアの急速な発展に基づいています。AI の知識を学習するために低構成のマシンを使用することはお勧めしません。

Visual Studio 2017 Community をインストールします。ダウンロードするにはここをクリックしてください。この場合、インストール時に「.NET デスクトップ開発」を選択すると要件が満たされます。

インターフェース設計コード

<ウィンドウ x:Class= "CartoonTranslate.MainWindow"  
        xmlns = "http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"  
        xmlns:x= "http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"  
        xmlns:d= "http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"  
        xmlns:mc= "http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"  
        xmlns:local= "clr-namespace:CartoonTranslate"  
        mc:無視可能= "d"  
        タイトル= "メインウィンドウ"高さ= "450"幅= "800" >
    <グリッド>
        <Grid.行定義>
            <行定義の高さ = "自動" />
            <行定義の高さ = "自動" />
            <行定義の高さ = "自動" />
            <行定義の高さ = "*" />
        </Grid.RowDefinitions>
        <StackPanel Orientation= "水平" Grid.Row= "0" >
            <TextBlock Grid.Row= "0" Text= "URL を入力してください:" />
            <TextBox x:Name= "tb_Url" Grid.Row= "1"幅= "600"  
                     本文 = "http://stat.ameba.jp/user_images/20121222/18/secretcube/2e/19/j/o0800112012341269548.jpg" />
            <Button x:Name= "btn_Show" Content= "表示" Click= "btn_Show_Click"幅= "100" />
            <ボタン x:Name= "btn_OCR"コンテンツ= "OCR"クリック= "btn_OCR_Click"幅= "100" />
            <Button x:Name= "btn_Translate" Content= "Translate" Click= "btn_Translate_Click"幅= "100" />
        </スタックパネル>
        <StackPanel Grid.Row= "1" Orientation= "水平" >
            <TextBlock Text= "エンジン:" />
            <ラジオボタン x:Name= "rb_V1"グループ名= "gn_Engine"コンテンツ= "OCR"マージン= "20,0" IsChecked= "True"クリック= "rb_V1_Click" />
            <RadioButton x:Name= "rb_V2" GroupName= "gn_Engine" Content= "テキストを認識" Click= "rb_V2_Click" />
            <TextBlock Text= "言語:"マージン= "20,0" />
            <ラジオボタン x:Name= "rb_English"グループ名= "gn_Language"コンテンツ= "英語" />
            <ラジオボタン x:Name= "rb_Japanese" GroupName= "gn_Language" Content= "Japanese" IsChecked= "True" Margin= "20,0" />
        </スタックパネル>
        <グリッド Grid.Row= "3" >
            <グリッド.列定義>
                <列定義の幅= "*" />
                <列定義の幅= "40" />
                <列定義の幅= "*" />
            </Grid.ColumnDefinitions>
            <TextBlock Grid.Column= "0" Text= "ソース画像" VerticalAlignment= "中央" Horizo ntalAlignment= "中央" />
            <TextBlock Grid.Column= "2" Text= "ターゲット画像" VerticalAlignment= "中央" Horizo ntalAlignment= "中央" />
            <Image x:Name= "imgSource" Grid.Column= "0" Stretch= "なし" Horizo ntalAlignment= "左" VerticalAlignment= "上" />
            <Image x:Name= "imgTarget" Grid.Column= "2" Stretch= "なし" Horizo ntalAlignment= "左" VerticalAlignment= "上" />
            <キャンバス x:Name= "canvas_1" Grid.Column= "0" />
            <キャンバス x:Name= "canvas_2" Grid.Column= "2" />
        </グリッド>
 </グリッド>
 </ウィンドウ>