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アフタースクール向け AI (Python編) 教材 AI-python teaching materials
SPIKEプライムとPython言語を使って、 AIを学ぶ、AIを使って制御する教材です。
レベルに合わせて選べるラインナップをご用意しています。
Pythonプロラミング
![SPIKE プライム Pythonプログラミングセット](/assets/spike/images/campaign/2023/campaign-img2.jpg?02)
SPIKE プライム
Pythonプログラミングセット
MicroPythonでSPIKE™ プライムを動かす手順や方法を分かりやすく解説したガイドブック付きのセットです。
一連の動かし方を理解したうえで、ライントレース課題に挑戦していくことでPython 基礎学習の理解が深まります。SPIKE アプリの環境内で Python の実装ができるため、環境構築が不要で取り組みやすい教材です。
学ぶ内容
- MicroPython で SPIKE プライムで動かすには
- MicroPython で SPIKE プライムのモーターを動かそう
- MicroPython で SPIKE プライムの各センサーを動かそう
- MicroPython でライントレースをしよう
- Q&A(A3 サイズの走行コース付き)
AI入門 Python×SPIKEプライム
- Pythonでのロボット制御と学習過程の可視化を体験することで機械学習概念を理解する
学ぶ内容
- Pythonによるロボット制御、センサー値取得
- 数値計算ライブラリ[numpy]
- グラフ描写ライブラリ[matplotlib]
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教材の内容
- はじめに
- 基本の使い方
- 色々なプログラム
ラージハブを動かすプログラム
モーター1つのプログラム
モーター2つのプログラム
カラーセンサーのプログラム
フォースセンサーのプログラム
距離センサーのプログラム
ライントレースのプログラム
- 機械学習入門プログラム
環境構築(インストール方法)
機械学習課題
フィードバック値算出方法
走行経路描画方法
ライントレース・フィードバック PC側プログラム
プログラム解説
ライントレース・フィードバッ SPIKEプライム側プログラム
プログラム解説
PC 側とSPIKE プライム側のプログラム実行
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データサイエンス入門
- 中高生のハイレベルな学びの場として
- Pythonから
- Pythonの基礎の習得を前提に
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教材の内容
- 概要
- 準備
- 機械学習のプロセス
機械学習とは
機械学習プログラム実行までの流れ
機械学習による仕分けの流れ - 機械学習の仕組み・基礎
仕組み・基礎 - 機械学習の仕組み・応用
仕組み・応用 - 機械学習のデータ分析
データ数増減による精度変化 - サンプルプログラム
サンプルプログラム解説
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AI・画像認識・制御プログラミング
- 機械学習のプロセス、機械学習の仕組み、機械学習のデータ分析を指導可能
- 3D画像データを一括処理し、学習モデルの精度向上を実現( Google Colaboratory )
- ブラックボックスとなりがちな、機械学習の判断基準を数値として可視化、蓄積データから学習進行過程と判断状況を見える化することで、
生徒自身がAIプログラムをチューニングでき、仕分け精度を高められる
学ぶ内容
- 画像認識で動かす
- Google Colaboratoryによるモデル作成
- AI画像認識による部品の仕分け
- PID制御
- 機械学習のプロセス
- 機械学習の仕組み
- 機械学習のデータ分析
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教材の内容
- 概要
- 準備
- 開発環境の説明
- 動作環境の説明
- 機械学習を体験
機械学習とは08
機械学習プログラム実行までの流れ
- 機械学習の仕組み(基礎)
機械学習プログラム実行までの流れ - 機械学習の仕組み(応用)
似ている対象物を仕分ける
機械学習の精度改善
機械学習プログラム実行までの流れ
機械学習のまとめ - 制御・基礎(P 制御)
より滑らかな制御
ONOFF 制御とP 制御の違い
P 制御による仕分けの流
P 制御の欠点
- 制御・応用(PID 制御)
I 制御とは
D 制御とは
PID 制御による仕分けの流れ
PID 制御のまとめ
- サンプルプログラム
サンプルプログラム解説 - 付属資料
Bluetooth プログラム転送方法
![](/assets/images/education/technical-high-school/technical-high-school-img4.png)
3D画像データを一括処理
部品の仕分けに使われる大量の3D画像データを一括処理し、学習モデルの精度向上を実現
![](/assets/images/education/technical-high-school/technical-high-school-img4.jpg)
ロボットアーム制御を用いた実践的な仕分け
PID制御の仕組みを理解し、生徒自らロボットアームの最適動作をプログラミング
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機械学習の進行過程の可視化
蓄積データから学習進行過程と判断状況を可視化し、生徒自身がAIプログラムを調整でき仕分け精度を高められる
深層学習 TensorFlow×自動走行
- 画像データを収集し、教師データを作成
- エッジ、クラウドの活用による訓練手法の2つを体験
- TensorFlowを使った深層学習モデル(CNN)を学習する方法から、推論による自動走行、障害物による行動制御を体験的に学習
- シミュレーターを用いた、深層強化学習
学ぶ内容
- 教師あり学習
- 画像処理による制御
- 教師あり学習のしくみ
- CNNのしくみ
- 強化学習
- 強化学習のしくみ
- Raspberry Pi からの制御
- JupyterLab
- TensorFlow
- Keras
- Google Colaboratory(Google アカウントの登録が必要)
- OpenCV
![](/assets/images/education/education-top/forcollege-link1.jpg)
教材の内容
- 概要
- 準備するもの
- 教師あり学習の環境構築
Raspberry Pi のセットアップ
ロボットの組み立て - 教師あり学習
帰納的プログラミング
教師あり学習の仕組み
深層学習による教師あり学習 - TensorFlowによる自動走行 (教師あり学習)
概要
訓練データの収集
TensorFlow による訓練
推論による自動走行
障害物の回避走行 - 深層強化学習の環境構築
Python のインストール
ライブラリのインストール - 深層強化学習
強化学習
深層強化学習の利点 - 自動走行ライントレース( 深層強化学習)
シミュレータ環境を⽤いた推論モデルの学習 - 付属資料
![](/assets/spike/images/ai/Tensorflow-spike_img06.png)
データ収集
ルールベース制御による走行にて画像データを収集、教師データとして扱える形で保存する
![](/assets/spike/images/ai/Tensorflow_img07.png)
学習
TensorFlowを用いた深層学習モデル(CNN)を学習する方法
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推論
学習済みモデルを用いた推論による自動走行
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発展課題
障害物による行動制御
![](/assets/images/afterschool/curriculum/curriculum-img10.jpg)
各教材の特長を、目的に合わせた様々な切り口でご紹介
ロボティクス領域の強化、女子の集客に力を入れたい、Scratchの前の教材をお探しなど、学習経験や目的異なる子供達に最適な教材をご紹介します。
![ジェンダー・SDGsへの取り組み 業界発展につながるコミュニティの創造](/assets/images/afterschool/afterschool-top/afterschool-top-img10.jpg)
ジェンダー・SDGsへの取り組みや
オンライン授業の支援活動など
業界発展につながるコミュニティの創造
アフレルは、スクール・教室の支援に加え、プログラミング教育を通してジェンダー問題やSDGsへの取り組み、地域の教育格差解消といった未来社会づくりに貢献する活動、民間プログラミングスクール発展につながる取り組みも行っています。
豊富な実績
![教材導入エリア 全国47都道府県](/assets/images//afterschool/afterschool-top/afterschool-top-img12.jpg)
![教材導入実績 約1,200教室以上](/assets/images//afterschool/afterschool-top/afterschool-top-img13.jpg)
![サポート・導入までの流れ](/assets/images/afterschool/afterschool-top/support-img1.jpg)
サポート・導入までの流れ
導入をご検討されている方へ導入支援、導入後のトレーニングや技術サポート、保守対応など、はじめて教材をご使用になる方にも安心して導入いただけるサポート体制を整えています。