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2023.5 春日井泉高校
参照元
AIの種類とは？汎用型・特化型・強いAI・弱いAIの違いやできることを解説 https://promo.digital.ricoh.com/chatbot/column/detail103/
ChatGPT使い方総まとめ https://qiita.com/sakasegawa/items/82069c97a1ee011c2d1e
Google Teachable Machine実習
Google Teachable Machine実習
画像をリアルタイムに分類する機械学習モデルを作成してみよう。
Stretch3 https://stretch3.github.io/ を開く
拡張ブロックのボタンをクリック
TM2Scratchをクリック
動作確認
動作確認
画像ラベル ブロックのチェックをON
画像分類モデルURL ブロックを取り出してクリック （このＵＲＬにはジャンケンの分類モデルが入っている）
インカメラ または アウトカメラ に グー チョキ― パー の手を撮影して分類結果を確認する。
※カメラ画像ではない方のカメラで分類してしまうバグが起きる場合がある。
両方のカメラに手を映して確認すること。
Google Teachable Machineで分類モデル作成
Google Teachable Machineで分類モデル作成
https://teachablemachine.withgoogle.com/ を開く
次の様に進む
使ってみる 画像プロジェクト 標準の画像モデル
次の様に分類モデルを作成する
3種類ほど分類対象を撮影
撮影枚数は５０枚程度 いろいろなパターンになるように撮影する
モデルをトレーニングする
トレーニング完了後 分類を試す
モデルをエクスポートする
モデルをアップロードする
共有可能なリンク のURLをコピーする
Stretch3に分類モデルのURLをセット
Stretch3に分類モデルのURLをセット
画像分類モデルURL のブロックにコピーしたURLを貼り付ける
他のブロックと組み合わせて動作確認
例）
音楽ブロックを追加してジェスチャーで演奏
スケジュール
スケジュール
春日井泉高校
課題研究「AIチャレンジ」講座受講生11名 第3学年
５月26日（金）
１３：００ 現地到着後。水野先生と待ち合わせ
活動場所 普通教室 モニターあり HDMI
生徒端末 surface
１３：２０ 5時間目
AI全般についての話題
chatGPTや生成系AIの話題
AIチャレンジのアイディア3件発表 生徒3チームプレゼン各 1，2分についてコメント
１４：１０ 10分休憩
１４：２０ 6時間目
Strech3でTM2Scratchの実習
武道館に移動 ドローン飛行・撮影体験会
１５：００ 終了目途（１５：１０ 6時間目終了）
6月 春日井市デジタル推進課を訪問 地域の問題をヒアリング（SDGs）
メモ
メモ
生成系AI
LLM 大規模言語モデル
t2t
言語モデルの学習 概要
chatGPT / being chat
何を学習にりようしたか？
言語による能力差 学力
得意言語 英語 Python
学習時期
学習データの オプトイン オプトアウト
プロンプト
ハルシネーション
利用例
tool interface
code copilot
学習
汎化能力
過学習
パラメータ数
RLHF
alignment
fine-tuning
応用
API
chatGPT4 demo (plug-in)
Bard
LLaMA
マルチモーダル
CLIP
ディフュージョン系画像生成
t2i
i2i
Midjourney
Stable Diffusion
ネガティブプロンプト ポジティブプロンプト
NSFW 著作権
LoRA
controlNet
i2 3D
Transformer
Attention
音源分離
基盤モデル
Robotics x AI
RoboCup
PEG
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