Interface 2018年5月号『もくもく自習人工知能』
Interface 5月号は，春のフレッシャーズ特集として，今春から社会人となる方々が，自分で「もくもく」と昨今話題の人工知能を自習できるように企画しました．人工知能をちゃんと理解してライバルに差をつけよう．
3～4年前と比べると人工知能の応用事例が大変多くなりました．次のようなケースに人工知能を応用することが多いようです．
(1)労働集約的な作業
(2)一人の人間には覚えきれないような知識が要求される作業
(3)人間の経験や判断に頼るような作業
Jupyter Notebook（ジュパイターまたはジュピター・ノートブック）は，ウェブ・ブラウザからログインすれば，すぐに利用できます．作成したプログラムの実行や実行結果を記録できるウェブ・ツールです．PythonカーネルにはインタラクティブなPython実行環境のIPythonを利用しています．
CMOSイメージ・センサは高精細化の一途をたどっています．最近のスマホに搭載されているものでも1000万画素もめずらしくありません．CMOSイメージ・センサは3波長帯域を同時観測する超並列センサ・アレイ（簡易なマルチスペクトル・カメラ）と捉えることができます．
このマルチスペクトル・カメラを使うと，例えば生物の生体情報を抽出することができます．つまり，皆さん手持ちのディジタル･カメラ（画像）で生体情報を抽出できるというわけです．
近年，撮像機能を実装したデバイスは，ディジタル・カメラやビデオ・カメラにだけにとどまらず，スマートフォンやノートPC，タブレットPC，アクション・カムなど，さまざまなデバイスが登場し，多様性に満ちあふれています．
その解像度も1000万画素前後の大台に到達したデバイスが増えてきました．これらデバイスの主目的は当たり前ですが写真や動画を記録することです．ほとんどの場合，これ以外の目的では利用されていないと思います．そこで，もっと他の用途に利用できないかと考えてみました．
スマホ・カメラなどで撮影した画像はJPEG圧縮されており，モスキート・ノイズやブロック・ノイズが乗っていることがあります．これを取り除ければ，血管や指紋の情報を抽出しやすくなります．本章では，JPEG画像圧縮時のノイズを減らし，きれいなRGB 画像として取り出す方法について解説します．
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