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テラオカ電子
เข้าร่วมเมื่อ 5 ส.ค. 2018
教材：手書き数字の特徴の可視化６ Graph Attention Networks（GAT） 編
AIモデルがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかを可視化する教材を作りました。
人の認識と比較する探究をします。
今回は、AIモデルに、Graph Attention Networks（GAT）を使いました。
【関連動画】
th-cam.com/video/PwyL3tFoqoo/w-d-xo.htmlsi=yPN7iowFNZ9Tap8o
th-cam.com/video/CvAZU9EWH6o/w-d-xo.htmlsi=Wp9Gm6GPIHKKAArO
th-cam.com/video/98lmv1I6Fp8/w-d-xo.htmlsi=nFUEf0CFfnjt0au3
th-cam.com/video/XcE78cJtoic/w-d-xo.htmlsi=6QHRzJxKXcD4S-QG
th-cam.com/video/Qlwa-uE_LWs/w-d-xo.htmlsi=bnZarznB9OjB1K1C
人の認識と比較する探究をします。
今回は、AIモデルに、Graph Attention Networks（GAT）を使いました。
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มุมมอง: 32
วีดีโอ
教材：手書き数字の特徴の可視化５ －グラフニューラルネットワーク（GCN）編－
มุมมอง 379 ชั่วโมงที่ผ่านมา
AIモデルがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかを可視化する教材を作りました。 人の認識と比較する探究をします。 今回は、AIモデルに、グラフニューラルネットワークを使いました。 【関連動画】 th-cam.com/video/PwyL3tFoqoo/w-d-xo.htmlsi=vkVVEWWzL2Ed4ui1 th-cam.com/video/CvAZU9EWH6o/w-d-xo.htmlsi=RCEj8g9T5PPgrnRZ th-cam.com/video/98lmv1I6Fp8/w-d-xo.htmlsi=3rZiEobqKKhH-YRi th-cam.com/video/XcE78cJtoic/w-d-xo.htmlsi=PSuvuo9GKv4LNMWT
教材：手書き数字の特徴の可視化４ －ボルツマンマシン（CRBM）編－
มุมมอง 106วันที่ผ่านมา
AIモデルがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかを可視化する教材を作りました。 人の認識と比較する探究をします。 今回は、AIモデルに、ボルツマンマシンを使いました。 【関連動画】 th-cam.com/video/PwyL3tFoqoo/w-d-xo.htmlsi=ob8k6_LF-RCd-e0r th-cam.com/video/CvAZU9EWH6o/w-d-xo.htmlsi=6xi5sPy7o-93tgBK th-cam.com/video/98lmv1I6Fp8/w-d-xo.htmlsi=bzJSyTjfuSOvOOmz
教材：数字の記憶の可視化 －オートエンコーダ ＋ホップフィールドネットワーク編
มุมมอง 4614 วันที่ผ่านมา
探究の問い 我々は、数字の形状をどのように記憶しているのだろうか？ その記憶の潜在変数を可視化できないだろうか？ 探究の目的 人は、ものの形状を 視神経で大まかに把握し、 その情報を脳で合成している。 このシステムをAIモデルで模して可視化する 探究方法 ①オートエンコーダでMNISTの手書き数字の画像を学習 ②数字画像をオートエンコーダのエンコーダで変換してホップフィールド・ネットワークで学習（記憶） ③数字のホップフィールド・ネットワークの潜在変数をオートエンコーダのデコーダで復元 ④復元データをヒートマップで表示して記憶のパターンを可視化 結論 オートエンコーダ ＋ ホップフィールドネットワークのハイブリットモデルでできそう
教材：アナログメータの読取りの探究 －VGG16 ＋LightGBM回帰 編－
มุมมอง 7114 วันที่ผ่านมา
本探究の問い： 古い工場では、装置のアナログメータを目視で確認しながら操作している。 装置を自動化したいが、更新に費用がかかる。 そこで、アナログメータをAIを使って画像識別できないか？ 本探究の目的： アナログメータをカメラで撮影し、その画像から、アナログメータの指示を AIを使って読み出す。 探究方法： ①アナログメータ（時計の文字盤）の画像を収集 ②AIモデル（VGG16＋LightGBM回帰）で学習する ③学習したモデルで推論する ④結果を評価する 結果： そこそこの精度を出せたのではないか。
教材：手書き数字の特徴の可視化３ －自己組織化マップ（SOM）編－
มุมมอง 6814 วันที่ผ่านมา
AIモデルがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかを可視化する教材を作りました。 人の認識と比較する探究をします。 今回は、AIモデルに、自己組織化マップ（SOM）を使いました。 th-cam.com/video/CvAZU9EWH6o/w-d-xo.htmlsi=vLLbgPCtF82v4i-b th-cam.com/video/PwyL3tFoqoo/w-d-xo.htmlsi=1JCSbosG_uLqozgJ
2024年度「課題研究」総括
มุมมอง 3014 วันที่ผ่านมา
課題研究成果発表会に参加されたみなさん。大変お疲れ様でした。 個別のフィードバックは、後日行います。 今回は、総括でお話しした内容を公開します。
教材：手書き数字の特徴の可視化２ －GradCAMで判断根拠 オートエンコーダ編－
มุมมอง 14121 วันที่ผ่านมา
AIがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかをGradCAMを使って可視化する教材を作りました。 人の認識と比較する探究をします。 今回は、AIのモデルには、オートエンコーダを使いました。 【関連動画】 CNNモデルの場合はこちら th-cam.com/video/PwyL3tFoqoo/w-d-xo.html
教材：小説のRAG検索の探究 －夏目漱石の『坊ちゃん』をLLMに訊く編－
มุมมอง 8228 วันที่ผ่านมา
LLM（大規模言語モデル）の活用に使われているRAG機能を扱った教材を作りました。 夏目漱石の小説『坊ちゃん』をRAG機能を使って、LLMに訊きます。 このRAG機能を構成するパラメータを試行錯誤して、その働きを探究します。 【関連動画】 th-cam.com/video/jKnIea7EjrI/w-d-xo.html th-cam.com/video/sIdhTRzmOzI/w-d-xo.html th-cam.com/video/hU5ZCdAO-dk/w-d-xo.html
不良品の検出の探究 プレゼン発表の生成AIによる評価 編
มุมมอง 4228 วันที่ผ่านมา
昨日紹介した「不良品の検出の探究」のプレゼンを生成AIに評価してもらいました。 th-cam.com/video/M-jxa-ks_ys/w-d-xo.html th-cam.com/video/HN386u5G1XA/w-d-xo.html th-cam.com/video/Wwg4SvBEnrw/w-d-xo.html
不良品の検出の探究 － 教師なし学習（One_Class_SVM）で「AIの工程（作り方）」を学ぶ －
มุมมอง 5028 วันที่ผ่านมา
2024年度のテラゼミの研究発表です。 生徒がサイエンスコンテストで発表したものをテラオカ電子が代読します。
教材：手書き数字の特徴の可視化１ －MNIST画像をGradCAMで判断根拠を示す編－
มุมมอง 3428 วันที่ผ่านมา
AIがMINSTの手書き数字の画像のどこを根拠に分類を行っているのかをGradCAMを使って可視化する教材を作りました。 人の認識と比較する探究をします。
CNNの有効性評価の探究 プレゼン発表の生成AIによる評価 編
มุมมอง 1028 วันที่ผ่านมา
以前、紹介した「CNNの有効性評価の探究」のプレゼンを生成AIに評価してもらいました。 th-cam.com/video/J6X68iQcTVI/w-d-xo.html th-cam.com/video/gz5GB-2qxzE/w-d-xo.html th-cam.com/video/VQZs-0BSozo/w-d-xo.html th-cam.com/video/a0hqx3wNP0g/w-d-xo.html
教材：小説の文章スタイルの識別 －BERTのファインチューニング編－
มุมมอง 42หลายเดือนก่อน
LLM（BERT）のファインチューニングを扱った教材を作りました。 小説を識別させています。
小説の文章スタイルの探究 －小説の類似度を単語の出現頻度から可視化することで「AIの活用」を学ぶ－
มุมมอง 15หลายเดือนก่อน
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M高 AI BOOST 100（AIに興味あるM高校生を100人創出する） 第11回（番外編）アンケートまとめ
มุมมอง 83หลายเดือนก่อน
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M高 AI BOOST 100（AIに興味あるM高校生を100人創出する） 第10回（番外編）授業アンケート分析
มุมมอง 44หลายเดือนก่อน
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分かりやすくていいですね👍👍👍
すごい挑戦ですね。 どこかに予測が可能になるツボがありそうですね。
わかりやすいー！
めっちゃ勉強になりますでした！
なぜ突然おすすめに現れたんだ笑
Gizmo
こんにちは。土曜日に情報学部の大学入試の面接があり、自然言語処理の感情分析について概要を説明する必要があるのですがどのように説明すれば良いですか。
コメントありがとうございます。私はAIの専門家ではないので、どのように説明すればよいかお答えかねます（もしあたなが私のせいで不合格になったら責任をとれないので）。私なら、書籍、Webサイト、ChatGPT等を活用すると思います。アドバイスになっていませんが。良い結果をお祈りします。
chatgptやmidjourneyなどのaiを使った動画興味深くとても素晴らしかったです！！chatgptはかなり賛否両論が別れているのでこの使い方はとてもいいと思います！！
素晴らしい
誤字・脱字、分かりにくい言い回しがあるので、見直します。
💐 'Promosm'
温湿度センサの通信がめんどくさそうですね。自分だったらどう書くかなぁ。
最高
初めまして。 以前にかなり似たようなアプリを作成し、公開もしていたのですが、いつの間にかうまく動かなくなってしまいました。 参考にしたいので、可能でしたらGitHubのコードを見させていただくことは可能でしょうか。
コメントありがとうございます。申し訳ありませんが、GitHubのコードは、privateにしています。私の完全オリジナルではないためです。私の経験ですが、ライブラリのバージョン変更で動かなくなることがよくありました。参考にしてください。
分かりやすかった
만화 국물
守高どう？
それな
セシボン
凄いです
一人で100回は見ました
いつも動画視聴させてもらっています
さすがすぎます
テラオカ電子さんがいっちばんわかりやすい
勉強させて頂いています。 今回オートエンコーダの再現性について難色を示されと感じたのですが、 良品と不良品の評価(MSEでしょうか？)の分布がかなりの範囲で交叉しているように見えました。 原因について、訓練データの不足か、モデルの構成にあるかと思うのですが改善の余地等は無いくらい難しいのでしょうか？
ご指摘ありがとうございます。 うまく判定できてない理由ですが、一つはご指摘の通りデータ量が少ないことと、そのため学習モデルが複雑にできていない点があると思います。 二つ目は、学習での画像と実機での画像とで、照明に違いにより明るさが異なっていたため、判定の閾値がずれたためだと思っています。 「One Class SVMによるブロックの不良検出（別の動画）」もやってみましたが、こちらの方がオートエンコーダよりロバスト（堅牢）な気がしています。
まじでわかりやすい
そうですよね
コメント失礼します。 同じものをコラボ上で書き込んで試したのですが学習データの損失の描画のグラフが出力されませんでした。 エラーになる訳でもなく、白紙のグラフのみが出力され、次の正解率のグラフもおかしな形で出力されてしまい最後の評価データの予測もvalueerrorが発生してしまいました。 私自身質問の仕方も分かっておらず、稚拙な説明で恐縮ですが、もしも誰か助言を頂ければ幸いです。
コメント失礼します,林遠と申します。TH-camでの動画を拝見しました。弊社のラズベリーパイケースのレビュー動画を作成してくれませんか。こちらは無料でサンプルを提供します。御返事お待ちしております。詳しいを説明させていただきます。どうぞよろしくお願いします。
動画作成のコメントを頂いておりますが， 弊社は、動画を作成する業務は行っていません。 動画のクオリティも見て頂いた通りですので，専門の方にご相談ください。
なんか、「さすが」しか言えないほどすごい。
そんなにも大変でしたのか、、、 本当にお疲れ様です。 これからもAIを学ぶ授業を広めていって下さい！
Pythonですか？
そうです。機械学習は大抵Pythonです。
いつもどこで撮影してるんですか？
地下深くの秘密基地からです。
すごいですね！ 活躍を期待しています！！
先生見えづらいです
あは
解説がないから 内容が分からない ＝☆ つ ま ん な い ☆ ゆっくりボイス等で解説つけてはどうですか？
さすが先生面白いもん作るねぇ だが2時半に起きるのは あんま健康に良くないから 気をつけるんだよ。
お札はどうなりますか？
給料日が来たら「分類」やりますよ。
Kanyes gam
1コメ
うわお何これ！こんなこと人間で出来るんですか？
すごい！とても丁寧で分かりやすいです勉強になります！ 👌🙈
こんにちは分かりやすいですね！
作り方の解説ほしい(声付きで!!)
ｽｯ､ｽｹﾞｰ!!Σ(ﾟДﾟ )
先生ww
かっしょイイですね
Apexやりませんか？
やりますねぇ！
本電子ゲームがハードウエアコンテストGUGEN 2019の1次審査に受かりました。展示会で「面白い」と答えてくれた方々ありがとうございました。（入賞はしていません）
元気そうで良かったンゴ
ほんま天才やで寺岡ちゃんかわいいなぁ