7th Stageでは、Python(パイソン)のコーディング(プログラミング言語を用いたプログラムの記述)能力を向上させるとともに、AIを使った創作活動を経験していくことを目標にしていくこと、1年間頑張っていきます。
 
今年から月1回実習に加え、月3回実習がスタート!
より専門的に、より実践的に学んでいきます。

実習のポイント

今回の実習では、コンピューターにいろいろな写真を読み取らせ、その共通点から、同じ仲間だと思われる写真(たとえばネコ)をピックアップさせる方法(画像認識)について学びました。
 
そしてその方法を少しでも使いこなせるよう、3回にわたって実践していきました。

基礎学習編(1回目)

毎月1回目の実習では、教科書を使って基本的な知識・スキルを身につけていきます。

やってみよう!プログラミング

 
画像認識
 
たとえばネコの画像を見て、私たちはなぜそれをネコだと思うのか、といったことをデーター化して、コンピューターに読み取らせる方法や、その画像をコンピューターに加工させ、画像認識の精度を上げるための方法などを、フローチャートにまとめ、それがどのようなプログラムになっているか、どのような結果になるかを試していきました。
 
画像認識に挑戦する高2
 
長いコードの記述でしたが、その意味合いを確認しながら、プログラミングに挑戦していきました。

応用問題編(2回目)

毎月2回目の実習では、問題集を中心に繰り返し学ぶことで、知識・スキルを定着させていきます。

やってみよう!問題集

 
応用問題編ではイメージだけでなく、練習問題を解くことで具体的に理解していきました。
 
画像認識に挑戦する高3
 
一口に画像認識といっても、その中には画像を学習しやすい形に加工したり、表示したり、ラベルをつけたり、データの読み取りプログラムを作り、そこにデータを入れたりと、処理はさまざまです。
 
実際に手を動かして(コードを打って)挑戦していくことで具体的な技術と考え方を習得していきました!
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課題解決編(3回目)

毎月3回目の実習では、自分でやってみたいことを考えてプログラミングを行い、活用できる力を身につけます。
 
ワークシート
 
ここでは自分なりに『オリジナルの画像データーを準備すること』にチャレンジしました。
 
あらかじめ決められたデータで実習するのでなく、それぞれが写真を集め、加工して、次回はそれを画像認識プログラムにかけていきます。
 
はたして自分が意図したどおりの結果が得られるでしょうか?
このような実践を通じてAI技術を自分のものにしていきます。

次回予告

次回は引き続きコンピューターに学習させるデータの準備について学んでいきます。水増し、など人間臭い言葉も出てきますが、いったいどういうことなのでしょう?
 
データーの整理がきちんとできないと、出されるデータは使いものになりません、ここはしっかりやっていきます。
 
また前月用意した画像をコンピューターに読み込ませ、どのような結果になるかを試してみます。



※Google Colaboratoryは下記よりダウンロードできます。
https://www.python.org/downloads/

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