
2022.10.15 プレスリリース
これまで提供しておりましたロボット(EV3)による教材に加え、新たにロボット(SPIKEプライム)によるAIの学習工程も視覚化された、学べる教材を開発しました。この教材により、これからの日本で活躍するイノベーション人材の育成をアフレルがさらに支援します。
人が未来をつくりだす。高度な目標に向かって技術と知識を獲得し活躍するイノベーション人材の育成をアフレルがご支援します。
IoTに必要な技術、AI開発の流れ
ロボットの動きで見える体験的な学びは、
学習の理解度が深まり、意欲的な学びに繋がります。
トライ&エラーを繰り返しながら、必要な実践的スキルが身に付きます。
AI=人工知能とは、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を
コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの。
GAI、AGIを実現しようとする取り組みやその技術
データからルールを抽出し
アルゴリズムを発展させる
線形回帰 クラスタリング 強化学習
機械学習の手法の1つ
層の深いNNとその研究領域
ロボットではじめるAI入門Python × SPIKEプライム
ロボット(SPIKEプライム)を動かし、プログラミング言語のPythonとそれを使ったAIの学習の基礎を体験的に学習
SPIKEからの取得データを各パラメータに反映しながら、滑らかなライントレースを実現、その学習過程を視覚化し、機械学習をより深く理解
ロボットではじめるAI入門Python × EV3
ロボット(EV3)を動かし、プログラミング言語のPythonを体験的に学習
EV3 ジャイロセンサーのデータを取得し、取得データをパラメータに反映しながら、滑らかなライントレースを実現する過程にて機械学習を理解
実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニングChainer × EV3
ロボット(EV3)を動かし、プログラミング言語のPythonを体験的に学習
深層学習の基礎(画像処理・教師あり学習)やChainerを用いた深層学習を初学者が段階的に学習
WEBにて無償公開
ロボットではじめる
深層学習TensorFlow ×自動走行 × SPIKEプライム
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
ロボットではじめる
深層学習TensorFlow ×自動走行 × EV3
画像データを収集し、教師データを作成
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
ロボットではじめる
深層学習TensorFlow ×画像認識 × EV3
WEBカメラを使って、分類(ラベリング)を行いたい対象物の画像データを収集
TensorFlowを使った深層学習モデル(CNN)を学習する方法から、推論による画像識別を体験的に学習
画像識別による分類結果を用いて、ロボットを動作させる