このレッスンでは...
人工知能の実践的なプロジェクトを探求する。
既存のソリューションの修正や拡張の練習
以下のチュートリアルでは、学んだことが実際のプロジェクトでどのように活用できるかをご覧いただけます。似たようなことを見たことがあるとしても、新鮮な目でアプローチしてみると、新しい解決策や洞察が見つかるかもしれません。
複雑な概念を実用的で親しみやすいレッスンに分解し、初心者やAIを使ったものづくりに好奇心を持つ方に最適です！
以下のプロンプトに従うことで、あなたのプラットフォームと学習コンセプトに基づいたチュートリアルを見つけることができます。チュートリアルが扱う特定のSDGsも含まれていますが、コンセプトを学び、プロジェクトで扱うSDGsに適用することもできます。
プラットフォーム/言語別チュートリアル
App Inventorを使っていますが、もっと詳しく知りたいです。
各アプリをクリックするとチュートリアルが表示されます。
アプリ
何を学ぶか
ソフトウェア開発グループ
パーソナル・チューター
- AIチャットボット・コンポーネント
ブランド・アウェア
- 画像内のテキストを検出および読み取る
- API統合
WeHeroes +（ウィー・ヒーローズ
- IUCN レッドリスト API の統合
- AIチャットボット・コンポーネント
外来植物探知機
- Teachable Machine 画像分類
- グーグル シート
- 地図、マーカー
私はReactとJavascriptを使っていて、もっと学びたいと思っています。
アプリをクリックするとチュートリアルが表示されます。
アプリ
何を学ぶか
ソフトウェア開発グループ
フリップ・ザ・スイッチ
- AIチャットボット
- API
私はPythonを使っていますが、Pythonについてもっと学びたいと思っています。
アプリをクリックするとチュートリアルが表示されます。
アプリ
何を学ぶか
ソフトウェア開発グループ
レイヴンサイト
- コーディング・ライブラリ
- インポートしてアプリで使用する方法
PythonとStreamlitを使っていますが、もっと詳しく知りたいです。
各アプリをクリックするとチュートリアルが表示されます。
アプリ
何を学ぶか
ソフトウェア開発グループ
成長トラッカー
- 画像内での物体検出
- OpenCVライブラリによるコンピュータビジョン
ボイス・エモーション・ディテクター
- 既存の機械学習モデルを使用する
- 音声キャプチャによる感情検出
湖の水質
- 数値公開データセットを使って機械学習モデルを構築する
- 水質予測
インワークシブ
- 合成テキスト／数値データセットの構築
- 機械学習モデルをトレーニングする
ジャスティス・パス
- JSONデータストレージ
- AIチャットボットAPI
Google Earth Engineを使っていますが、もっと詳しく知りたいです。
アプリをクリックするとチュートリアルが表示されます。
アプリ
何を学ぶか
ソフトウェア開発グループ
マングローブ比較
- 衛星画像を用いたリモートセンシング
- マングローブ検出
卒業生アシュリン・ガオによるRavenSight
レイブンズサイト は、都市部の農家が環境の異常を検知し、成長を追跡し、収穫を予測するのを助けるモバイル農業技術アプリケーションである。AIとコンピュータビジョンを使って AIとコンピュータ・ビジョン予測的洞察、カスタムアラートを提供する。このアプリケーションは、以下の課題に対応している。 SDG2「飢餓ゼロ.
成長トラッカー
このチュートリアルでは、アシュリンが自身のチュートリアルで紹介したライブラリを活用して強力なアプリを作成する方法を解説します。オープンソースのコンピュータビジョンライブラリ「OpenCV」を用いて、画像内の植物を識別し葉の長さを測定する手法を学びます。本内容は SDG 2、飢餓ゼロ。
Flip the Switch
by テクノベーション卒業生 ジェシカ・シュミロビッチ
フリップ・ザ・スイッチ は、やる気を起こさせる名言、ネガティブな思考をリフレーミングするためのAIを活用したアドバイス、毎日の気分のトラッキング、ユーザーを高揚させるAI主導のチャレンジなどを特徴とするクロスプラットフォームのアプリケーションである。また、週ごとの気分の傾向と洞察を配信し、メンタルヘルスをサポートする。
チュートリアルに含まれるもの
- JavaScriptを使ってReact Nativeの画面を構築する
- 用途 アクシオス を使用して、ユーザー入力をOpenAIとGemini APIに送信する。
- ReactフックでAPIレスポンスとステートを処理する
- 気分ベースのデータをAIを活用した課題につなげる
SDGsは SDGs3「良好な健康と福祉.
オリパールにインスパイアされたボイスエモーションアプリ by Team SpesDojo
このチュートリアルでは、声の感情を検出する事前学習済みの機械学習モデルを使用して、グループ折り紙プロジェクトに参加する高齢者にサポートとモチベーションを提供する方法を紹介します。
パーソナル・チューター
このチュートリアルでは、アプリにジェネレーティブ AI を組み込む方法を紹介します。この個人向け家庭教師アプリでは、App Inventor の Chatbot コンポーネントを使用して、各ユーザーに合わせた学習を行います。
チームBusinessGirls InWORKsiveに触発されたInWORKsive
インワークシブは 機械学習モデルを使用して、障害のある従業員と雇用主をマッチングするアプリです。このモデルは、従業員が必要とする便宜と雇用主が提供する便宜に基づいてマッチングする。
このチュートリアルでは、もともと App Inventor でコーディングされた inWORKsive チームアプリを、Streamlit を使用してウェブアプリに移行します。モデルはJupyter Notebookを使用して構築され、十分なデータが利用できない場合に合成データセットを作成する方法を示します。
SDGsは SDG8「ディーセント・ワークと経済的豊かさ.
卒業生アニカ・ジャーによるJusticePath
JusticePathは、法的権利をいつでも誰でも利用できるようにするためのアプリの一例である。
主な機能は3つある：
- ロケーションベースのサンプルリソース：ユーザーの位置情報を取り込んで、国別のリソースを自動的に表示する。
- 検索可能な権利データベース：JSONファイルから読み込むことで機能する。
- チャットボットとの連携：Q&A 機能にハグ顔を使用
SDGsは SDG16「平和、正義、強固な制度.
湖の水質
このチュートリアルでは、数値水質データで機械学習モデルを構築し、それを使って特定の月の湖の水質を予測する方法を紹介します。
SDGsは SDG6「きれいな水.
水質アプリ
23:50
15:36
ブランドアウェア
このチュートリアルでは、AIを活用した複数のAPIを組み合わせて画像内のテキストを検出し読み取る方法を紹介します。ユーザーは購入前にブランドタグを確認し、そのブランドの持続可能性を判断できます。 SDG 12（責任ある消費）。
マングローブ比較
このチュートリアルでは、Google Earth Code Engineを使用してウェブアプリをコーディングし、マングローブの成長を追跡・可視化する方法を紹介します。このアプリはNASAの衛星画像を分析・合成し、マングローブの成長を検出・可視化します。2つの異なる年の成長を比較し、時間の経過に伴う地域の変化を確認できます。
SDGsは以下の項目に取り組んでいる。 SDG14「水面下の生命.マングローブは、水質と地球の健康の両方に不可欠なサービスを提供する重要な沿岸生態系です。マングローブは天然の水フィルターとして機能し、海洋の生物多様性を維持するために不可欠である。 マングローブは、陸上の森林よりも1ヘクタールあたり3〜5倍の炭素を蓄えます。マングローブの密集した根系は海岸線を安定させ、高潮、津波、浸食から自然を保護する。
WEHeroes +（ウィー・ヒーローズ
このチュートリアルでは、卒業生の Giovanna と Arlen が作成した WEHeroes アプリをさらに一歩進めます。 IUCN API を使用して絶滅危惧種のリストを取得し、App Inventor の ChatBot コンポーネントを使用して IUCN ウェブサイトからの情報をより若いユーザーの年齢に適したものにする方法について説明します。
外来植物探知機
この8つのパートからなるチュートリアルでは、以下の方法を紹介します。
- データセット用の画像を集める
- Teachable Machineで機械学習モデルを学習し、侵入植物を特定する。
- App Inventorプロジェクトにモデルを追加する
- Googleスプレッドシートに分類された植物を保存
- マーカーを使用して地図にデータを追加し、侵略的なホットスポットを強調表示する。
SDGsは SDG15「土地での生活.
プレイリスト
3:33
8:03
10:28
11:07
6:18
9:44
13:03
7:35
追加リソース
AIがどのように機能するのか、あるいは人々が実世界でどのようにAIを活用しているのかに興味があるなら、 グーグルのAIスキルを学ぶ をご覧ください。
AIとは何か、創造的かつ責任ある使い方を説明するレッスンが増えました。また、実際の例やアクティビティを使った初心者向けのビデオも増え、学習がより簡単になりました。
