実習のポイント

前回はAIに写真に写っているものが何かを判定し分類してもらう分類問題だったのに対し今回は、今までの傾向から未来を予測する回帰問題です。

実数でははじめにAIがデータを学習しモデルを立て、回帰問題を解く過程をシンプルな例でわざと手でとペンと定規を使って行ってみて、AIが学習する過程を追体験しました。
 
そしていよいよそんな回帰問題を、「SNSに投稿した写真が何いいね獲得するかを予測する」によって実際にAIで解いてみます。ものづくりの部分では、すべてゼロからやってみようということでAIに予測してもらうための写真をラズベリーパイで撮れるシステムを作りました。

レッツ プログラミング!

AIプログラミングに挑戦する高2
 
今回は回路はシンプルでプログラミングを頑張るシーンが多くありました。ただしプログラミングと一口に言ってもAIを活用するためのプログラミングとデバイス制御のためのプログラミングとさまざまです。
 
でも大元の考え方は同じです。基本は順次、繰り返し、条件分岐の3つです。AIの活用のためのプログラムもすべてこの基本に立ち返ります。


デバッグする高3
 
プログラミングをさらにがんばります。プログラミといえばひたすらタイピングをしているイメージもあるかと思いますが、手が止まっているときが一番頭が働いているときです。つまりエラーが出たときのデバッグです。
 
プログラム内に潜むエラーの元のことをバグといいますが、そのバグを取り除くことをデバッグといいます。単純なタイプミスだったり、コードの使い方の間違いだったり、はたまたシステムの根幹に関わるような重要なバグだったりします。このデバッグをしているときが一番力がつきます。

実習での学び、ご家庭のみなさまへ

今回はAIを使った回帰問題の解き方を学びました。
 
回帰問題は例えば、患者のさまざまな診察結果から患っている病気や今後患うかもしれない病気を予測したり、これまでの行動からその顧客が何を購入するかを予測するなど応用範囲は非常に広いです。
 
今回のプロ・テック7thコースでこのような最先端の一部を体験したことで技術的にも知見的にも大きな学びがあったのではないでしょうか。ぜひご家庭で、AIでどの様な問題が解決できそうか話し合ってみてください。
 
この3月まで何となく「最先端ですごい」だったお子様のAIについての視野が大幅に広くなっていることが分かるかと思います。


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