TESONAの AIプログラミング教室
お問い合わせ：nagaoka3156robo@gmail.com
少子化が叫ばれ始めてから久しい中、我が国における人口減少が進行し、大都市圏のみならず、地方では人手不足が深刻化しています。産業界も国もAIをはじめとするコンピュータシステムなどにより産業の効率化を進めようとしていますが、そのシステムを創るエンジニアの不足はなお一層深刻です。
政府は教育改革の一環として2020年度より小学校にプログラミング教育をスタートさせました。小学校の現場では基本的に担任教員がほとんどの科目を担当し、プログラミングを扱うような技術の専門教員制はありません。テソナは、このような時代の背景に応じ、子供たちや学校教員の方々の技術教育現場を支援し、地域の産業と次世代を担うエンジニアを結びつける活動を目指します。
長岡では、特定非営利法人にいがたエジソン学園を中心に、長岡市主催の「ながおか小学生ロボコン」「楽しい教室ロボコン入門」「ロボカップジュニア中越地区大会」「ロボカップジュニア北信越ブロック大会」などのイベントや、ロボット工作や制御プログラムの学習教室を通じて、次世代の産業技術を担う子供たちの育成支援活動を15年前より継続して参りました。長岡は規模こそ小さい街ですが、県立長岡工業高等学校、長岡工業高等専門学校、長岡技術科学大学の公立の技術系学校が三校、社会・デザイン等学校の長岡大学、長岡造形大学なども集まり、製造業も集積し技術者も多く、社会人・各学校間のコミュニケーションが濃い特徴を持っています。世界最大級の自律型ロボットの競技会「ロボカップ」では、市内の小中学生から長岡技大の大学院生まで幅広い年齢層の交流があり、「先輩を見て育つ」技術教育の土壌が育って参りました。
こうした状況を踏まえ、小学校の教員の負担を軽減しつつも子供たちがより技術に興味を持ち、ロジカルな思考力をより楽しく育める環境を提供し、学校のみならず、市内の企業や技術者が未来のエンジニアリングを担う次世代と直接交流することで、子供たちに地元企業の認知を促進し人材流出を防ぐ一助と成るべく、長岡アイティ事業協同組合とにいがたエジソン学園を軸に本機構の設立に至ったものです。
＊ 論理的思考力が身につく
プログラミングでは、コンピューターに指示する内容やプログラムの内容・手順を決めて、実際にプログラムをつくり、プログラムを実行してコンピューターの動きを確認します。こうした過程で、課題や問題を適切に解決するための方策を導き出す力【論理的思考力】を身につけていきます。
＊ 忍耐力や集中力が身につく
プログラミングは、試行錯誤を繰り返しながら目の前の目標を確実にクリアして最終目標にたどり着くものです。そのため、プログラミングに取り組むうちに、問題に根気強く取り組む【忍耐力】や【集中力】も身につきます。
画像認識・音声認識などを用いて、 AI プログラミングを「スクラッチ」をベースに学びます。自分の作ったプログラムコンピュータとカードゲームしてみませんか？「スクラッチ」 初心者の方でも安心して受講いただけます。
画像認識・位置認識などのAIプログラミングについて「スクラッチ言語」をベースに楽しく学べる体験教室です。自分の作ったAIプログラムでコンピュータとゲームなどをしてみます。プログラミングが苦手な人も初心者の方でも気軽に体験ができます。
簡単なプログラミングでロボットを楽しく動かせる体験教室です。
気軽にご参加ください！ロボットを使いこなそう！
ヒューマノイド（人型）ロボットにプログラミングをし、課題をクリアしてAI(人工知能)の機能についても体験してみます。
AIロボットのプログラミングを「スクラッチ」をベースに体験します。
AIはArtificial Intelligenceの略です。
Artificialは「人工」、Intelligenceは「知能」という意味です。皆さん気づいていないかもしれませんが、AIは身近な存在です。
例えば、YouTubeを見たとき自分の興味がありそうな動画が上のほうに出てきませんか？ あなたが過去見た様々な動画から、今おすすめする動画を表示しているのです。
カーナビゲーションシステムで、今うちを出たばかりなのに、到着予定時間が表示されていませんか。過去の渋滞情報や道の距離、制限速度などをAIが分析し表示しているのです。
AIには大きく分けると「機械学習」と「ディープラーニング」の二種類があります。
●「機械学習とは何か？」
人間がコンピューターにたくさんのデータを学習させて新しいデータを予測できるようにする試み。大量のデータに潜むパターンを覚えさせ、未知のデータを判断するルールを作ります。覚えさせるデータに人間があらかじめ特徴や内容を反映させることができます。
機械学習には、画像認識と音声認識と未来予測などがあります。画像認識は顔認証などに、音声認識はSiri.・OKgoogle・アレクサなどに、また、未来予測はカーナビゲーションシステムなどに使用されています。
●「ディープラーニングとは何か？」
基本的にはディープラーニングは、機械学習の手法の1つにあたります。 しかし、決定的でわかりやすいポイントとしては、人間がデータの特徴を判断するものが機械学習、機械がデータの特徴を判断するものがディープラーニングという違いがあります。
機械学習の場合は、具体的な学習目的や内容については人間が手を加え、学習と分析の効率化を図ることができます。一方、ディープラーニングの場合データが各層で処理されていく中で、データの持つ特徴が判断されていくという点があります。他の手法のようにデータが持っている特徴を人間が教えなくても、ニューラルネットワーク*が特徴を見つけます。これは、人間がデータの特徴をうまく扱えないような抽象的な問題であっても結果を出せるということです。そのため、画像認識、音声処理、言語処理といった分野で大きな成果を上げています。
一見、ディープラーニングの方が高機能に見えてしまいますが、学習には大量のデータ(ビッグデータとか言われます)が必要ですし、学習に時間がかかり、高い処理能力を持つコンピュータも求められるといった課題もあります。
機械学習で解決できる問題であれば、機械学習を用いる方が高速かつ低コストで結果が出せるというメリットがあります。そのため、目的や手段によって使い分けることが重要なのです。
検索は大人の人と一緒にやりましょう。
https://stretch3.github.io/
*ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。 ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみ（ニューロン(*1)間のあらゆる相互接続）から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです。