第3章 認識編

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「認識」とは何か？

人やAIがものを見たり聞いたりして判別する「認識」の考え方を学びます。画像認識などの体験を通して、認識AIの役割と活躍場面への理解を深めます。

AI01-02

AIを使わないで「認識」するには Ⅰ

画像表示、変数、関数、条件分岐などを使い、AIに頼らず物体を見分ける考え方を学びます。この回では、Pythonを使って画像ファイルを表示する方法や、コンピュータで画像を表示する仕組み、そしてPythonの変数の使い方について学びます。

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AIを使わないで「認識」するには Ⅱ

画像表示、変数、関数、条件分岐などを使い、AIに頼らず物体を見分ける考え方を学びます。この回では、プログラミングの用語を整理し、関数を利用する手順を練習し、そして条件分岐のプログラミングに挑戦します。

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AIを使わないで「認識」するには Ⅲ

画像表示、変数、関数、条件分岐などを使い、AIに頼らず物体を見分ける考え方を学びます。この回では、色の情報から物体を認識する方法や、サイズによって物体を見分ける方法に挑戦し、物体の「特徴量設計」について考えます。

AI01-05

AIはどのようにして認識するのか

AIが物体を認識する流れを理解し、学習データを使って認識AIを作る基本を学びます。Teachable Machineも活用し、認識AIづくりを実践的に体験します。

AI01-06

AIで手書き文字を認識する Ⅰ

データの重要性やアノテーションの役割を理解し、手書き文字を認識するAIの学習過程を体験します。この回では、データの重要性について学び、リストを使ったプログラミングに挑戦し、そしてPythonを使って様々なデータを確認する方法を学びます。

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AIで手書き文字を認識する Ⅱ

データの重要性やアノテーションの役割を理解し、手書き文字を認識するAIの学習過程を体験します。この回では、データのアノテーションに挑戦し、訓練データを使ってAIに学習させる方法に、そして過学習と汎化性能について学びます。

AI01-08

ディープラーニング（深層学習）の仕組み Ⅰ

層構造や学習回数、CNNなど、ディープラーニング（深層学習）の基本原理を学びます。この回では、ディープラーニングの仕組みについて学び、層の構造やエポック数のチューニング、そしてディープラーニングを使った様々な画像分類に挑戦します。

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ディープラーニング（深層学習）の仕組み Ⅱ

層構造や学習回数、CNNなど、ディープラーニングの基本原理を学びます。この回では、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学び、CNNを使用して複雑な画像の認識、そして学習済みモデルを使った精度評価に挑戦します。

AI01-10

ディープラーニング（深層学習）の活用シーンを探る

物体検出、姿勢推定、音声認識などを題材に、ディープラーニングが社会の中でどう使われているかを学びます。認識技術の広がりと実用性を具体的に捉えます。

AI01-11

認識AIの社会での活用

認識編の学びを振り返りながら、社会で活躍する認識AIの事例を整理します。身近な場面や新しい用途を考え、自分なりの活用アイデアへつなげます。