三好デジタルイベント > 「農業×AI」講座
受付時に送信されるメールは、削除しないでください。当日の受付時に使用します。
注意事項
フォーム入力後、自動返信機能によって申込した内容と受付番号をメールアドレスへ返信するようにしています。キャリアメール(au,docomo,softbankなどの携帯会社のアドレス)で登録した場合は「迷惑メール」として処理される可能性もあります。
可能であれば、PCからPCアドレスを使って申込していただけますよう、ご協力ください。(スマートフォンからも申し込みできますが、返信先のメールアドレスはPCメールにしておくことをお勧めします。また、メールの返信が返ってこない場合は、「迷惑メール」のフォルダもご確認ください。)
12月6日 (土)
13:15-13:30 受付
13:30-15:00 機械学習とは・深層学習の仕組み解説
15:00-15:30 休憩
15:30-17:00 Pythonで画像分類モデル構築(Google Colab)
12月7日 (日)
13:15-13:30 受付
13:30-15:00 Roboflow入門・データセット作成
15:00-15:30 休憩
15:30-17:00 モデル学習・Webカメラでの実機テスト・まとめ
【対象】
高校生以上
※ 初心者でも気軽にご参加可能です!
※ 中学生も可能です。
【会場】
ミライケ 1階
地図:https://maps.app.goo.gl/ttiNp4rRKuCdbTW86
ミライケ公式サイト:https://miraike.jp/
【参加費】
無料
【PCの持参について】
Windows PCの持参が可能な方を優先いたします。貸し出しも可能です。
ご持参の場合、ソフトウェアの導入等のサポートが可能です。
【その他】
12月6日または7日のみの参加も可能です。
※ メディアの取材等にご協力ください。顔が写った写真や動画を、SNSやHP等に掲載します。
※ 受付時間を厳守してください。
こんな人におすすめ
農業×IT(スマート農業)に興味がある方
Pythonなどのプログラミングを学んでみたけれど、実用的な使い道がイメージできない方
Roboflowなどの最新AIツールを触ってみたいエンジニア・学生
自分の手で「使えるAI」を作ってみたい方
この講座で体験できること
【Day 1】 仕組みを知る:「機械学習」のブラックボックスを開ける
AIは魔法ではありません。どのようにデータを読み込み、学習し、判断しているのか。
その仕組みを、実際にコードを動かしながら理解します。
機械学習に触れよう!
「学習する」とはどういうことか? ルールベースと機械学習の違い。
農業におけるAI活用事例(選果、生育診断など)の紹介。
深層学習(ディープラーニング)の流れを解説
人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」の仕組み。
データセットの準備から学習、評価までのワークフロー。
画像を分類するモデルを作ってみよう!
Pythonを使って実際にAIモデルを構築します。
「正常な作物」と「病気の作物」など、画像を見分ける分類タスクに挑戦します。
【Day 2】 武器を手にする:最新ツール「Roboflow」で爆速開発
理論がわかったら、次はスピードです。
現在は、すべてのコードをゼロから書く時代ではありません。
画像AI開発のプラットフォーム「Roboflow」を使い、驚くほど手軽に、高精度なモデルを作る現代的な開発手法をマスターします。
深層学習をより手軽に〜Roboflowとは〜
データセット管理から学習、配備までを一元管理できるツールの紹介。
なぜ開発現場でこれほど使われているのか? そのメリットを解説。
Roboflowの使い方
画像のアノテーション(正解データの作成)体験
データの水増し(Augmentation)による精度向上テクニック
実際に自作のモデルを作成しよう
自分の手でデータを集め、学習させ、動かしましょう。
Webカメラやスマホを使って、リアルタイムで物体を検知する感動を体験します。
以下は、イベント当日に使用します。
この日は、以下のことを中心に勉強します。
機械学習とは
深層学習の流れを解説!
画像を分類するモデルを作ってみよう!
「コンピューターに命令する」のではなく、「データを与えて学習させる」。
従来の手法と機械学習は何が違うのか?
身近な農業の事例(野菜の選別など)を交えながら、AIの基本的な考え方を直感的に学びます。
今のAIブームの中心にある「ディープラーニング(深層学習)」の仕組みを解説します。
人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」が、どのように画像の特徴を見つけ出し、賢くなっていくのか。
データの準備から学習完了までのロードマップを整理します。
仕組みを学んだら、実践です。
プログラミング言語「Python」を使い、実際に画像を分類するAIモデルを構築します。
学習が進むにつれて正解率が上がっていく様子を、自分の手元の画面で体験しましょう!
今日は参加してくださりありがとうございました。
明日に向けて、今日の振り返りをしましょう。
この日は、以下のことを中心に勉強します。
roboflowとは
roboflowの使い方
実際に自作のモデルを作成しよう
AI開発には、データの管理・加工・学習など、多くの面倒な作業がつきものです。
それらを一元管理し、驚くほど簡単に画像認識AIを作れるプラットフォーム「Roboflow」を紹介します。
なぜ今の開発現場でこのツールが選ばれているのか、その威力を知るところから始めます。
AIに「これはイチゴだ」「これは葉っぱだ」と教える作業(アノテーション)や、手持ちの画像を何倍にも増やして学習精度を高めるテクニック(オーグメンテーション)など、高精度なモデルを作るための具体的な操作方法をマスターします。
講座の集大成です。
自分の手でデータを集め、学習させ、オリジナルのAIモデルを完成させます。
完成したモデルをWebカメラやスマートフォンと連動させ、リアルタイムで物体を検出し、「AIがモノを認識する瞬間」を目の当たりにする感動を体験しましょう。
今日も参加してくださりありがとうございました。