#fukui福井に引っ越してきたときの最寄りの高校、藤島高校。使った画像識別をアプリづくり。覗くと見えるデジタルフィルターされた世界。使っていて、999種類の識別をしてくれます。MobileNet.mlmodelPythonやJSなどで、自分で学習させたモデルにも切り替えも簡単にいけそう。加速度センサー!10年稼働し続けているとのこと。こちら記憶装置とバッテリー。高校、6箇所で収集した、サンプリング周波数250Hz/3軸の加速度データから震源が計算できる!高校生が特定した震源データ、ぜひオープンデータ化してみんなでいろいろいじるときっともっと楽しい!JavaScriptを使えば、地図アプリも簡単に作れるよ!と見せようとしたら、フィルターに阻まれた。地図アプリづくり、Chrome推奨だけど、きっとEdgeを使えば大丈夫!気を取り直して、IoT側、IchigoJamを使った簡単プログラミング入門と、ハードウェア制御を紹介。気に入ってくれた、リーダーはなんと鯖江出身。#jsニューラルネットのPlaygroundで遊んでAIの感覚をつかんだら、TensorFlow.jsを使ってブラウザだけで気軽に実装、始めよう!ID別に名前をつけた画像ファイル群をドロップするだけで学習開始。ML)で作ってる感が楽しいです。人間(動物)の神経細胞をモデル化したニューラルネットワーク例えば「猫っぽさ」を判定させたい場合、その要素として「活動量」と「耳のとがり具合」を数値化して、計算する感じです。グラフ構造はややこしそうですが、意外と単純で、それぞれの数を特定の数で掛け算したものを足し合わせるだけです。ここでいう特定の数を変数(Variable)と呼びます。変数がちゃんと判定できるように調整していくことを学習と呼びます。学習のために、猫なデータや、猫じゃないデータなどをデータをいろいろ用意します。この中間層を2層以上にして、入力と出力合わせて4層以上のものを深層学習、ディープラーニングと呼びます。中身はコレなわけですね)AIを使ったサービスづくりの構成図です。いうUXを提供するか?AIをどう使うか?学習データはどう準備するか?どういうモデルにするか?まずはUXをデザインしてみましょう!TensorFlow.jsを使ったミニマムな学習から予測までのコードです。識別精度はいまいちですが、makeModelでモデルをいろいろ工夫してみるなど、いろいろ遊んでみてください。して保存(model.save)され、次開いたときに再利用できるようにしてあります。#jsいろいろ整ってきたAI関係。使って、ドロップした写真を画像識別するアプリを作ってみました。学習済みのモデルを使っているので、日本向けにもなっていません。写真をいろいろ用意しての学習もまたやってみます。画像識別のコアのコードはたったこれだけ!シンプルです。#python100円コンピューターでも秒回5000万計算。元々はグラフィックス用に開発されたGPUの汎用利用により、手軽に秒間1兆回という単位の計算をこなせるようになっている現代のパソコン。普段はその持てる力をほとんど使っていない状態です。AIの一種、機械学習は脳をモデル化したもの。入力と出力をつなぐ、大量のパラメーターを有り余るコンピューターの計算力を使って、いい感じに求める技。複雑な脳のモデル化(ディープラーニング)も、現代コンピューターによってなんとかなってしまう時代です。機械学習に便利なオープンソースなライブラリTensorFlowと触れ合う金曜イベント、TensorFriday#02のテーマは手書き文字認識。短いPythonのプログラムを動かして、ディープじゃないラーニング(nn)の結果と、ディープラーニング(cnn)の結果を体験しました。自分でかいた文字を認識させてみたいところなので、webアプリのお絵かきツール「freepad」を改造してPython用の28x28の配列データを生成するアプリ「fornn」を作成。地域フィールドラボ、健康と特定健康診断をテーマにしたディスカッション。人ではとても見きれない健康に関する多量のデータでも、機械学習に突っ込んでみることで、なんとかなりそうな気がします。#AI「TensorFlowで計算する、1+1」で止まっていた機械学習の学習。高校生Masashi氏をお迎えしてのTensorFlowを学ぶ金曜日、TensorFridayの第一回目の開催!人間の脳のようにコンピューターに学習させてみるのが機械学習(マシンラーニング)。機械学習の一種、ディープラーニングに便利なオープンソースなライブラリ、TensorFlow(テンソルフロー)。入力と出力の間に中間層をつくって、それぞれに重みを掛けバイアスを足すことで伝搬させるニューラルネットワーク。中間層が2層以上あるニューラルネットワークを使った機械学習をディープラーニング。概要を聞いたら、とりあえず動かす。TensorFlowとPython3をインストールして、レゴのロボットによる色判定に使ったサンプルプログラムのパラメータをいじって精度アップトライ。中間層の数を増やしたり、学習回数を増やしたり、あれこれいじって遊んでみます。0.15817887]]サンプルは中間層が1層。正解データ付きのテストデータを流して、正答率でチェックします。GitHub」データがないと始まらない、ディープラーニング活用。いろんなオープンデータが欲しくなります。変わる気象状況を入力に、使用帯域を出力にして、より遠くまで届く電波状況をディープラーニングするとか使えるのかも。次回のTensorFriday#02では、データづくりや、おもしろデータを持ち寄って、いろいろ予測にトライします。#python日本語を(一部)理解する、スマートIchigoJamができました。声でプログラミング!IchigoJamの基本的な単語(コマンド)と数を聞き分け、代わりにキーボードを打ってくれます。(正確にはシリアルでIchigoJamへ送っています)「LEDつけて」と呼びかけても、耳がついてないIchigoJamはやってくれないよ。pyserial自分なりの「スマート」をプログラミングしちゃいましょう!ネットワークが不要なので、ラズパイゼロなどに入れて、コンパクトに動かす音声認識モジュールにすると良さそうです。#pythonAPIを使った音声認識の精度はなかなか高いのですが、ネット接続が必須なので電力的やコスト的にまだ合わない場面多々。青木さん)事前に音声調整をすることなく使え、認識精度もそこそこいい感じ。辞書を自分で作って、その中から認識させることができて使い勝手良し。#TensorFlowハロー英数学院さんと幼児向けプログラミング体験会実施。キーボードに触れる嬉しさ、コンピュータくんのスゴサや自分で書いたコマンドに驚いてくれたりしました。GOTO1LEDが付いている時を狙って[ESC]キーで止めようゲーム!(難易度は2番の数で調整)SAVEして、テレビ、キーボードを引っこ抜いても動いちゃうプログラミングでものづくり体験してもらいました。45分ほどで幼児たちの集中力は切れ、かわくだりゲームはお母さん達に作ってもらいました。お母さんが難しさやキャラクターを変更しながら、楽しく子供達と遊んでくれました。「社会に浸透する人工知能に求められるものとは?」コンピューターも人間も共通、インプットとアウトプット。人の脳をモデル化した理論、人工ニューラルネットワークが、3Dゲーム技術によって高速化したコンピューターによって花開いた、人工知能(AI)。Wikipedia)のはじめのいっぽ「1+1=2」を作ってみました。OKIchigoJamではこのように計算する1+1、TensorFlow(テンソルフロー)ではテンソル(量)がどう流れるか(フロー)を組み立てて、動かす、という手順で使います。定数aとbを足してcにするという流れをつくって、セッションをrun(走れ)で、結果が2と表示されます。IchigoJamで扱えるのは、-32768から32767までの整数。TensorFlowを使うと、とても大きな数から小数まで、それらを何百何千とまとめて一度に扱えちゃいます。print(sess.run(c))aとbにセットする定数をベクトル(3つまとめた数)に変えると、3つまとめた計算結果がでてきます。(1+1、2+10、3+100をまとめて計算!)最近のコンピューターは、効率化のために一度に多量の計算をまとめてやってくれる機能が充実しています。TensorFlowとPythonいう無料の部品を使うと、この最新技術を楽々扱えてしまうわけです。学習とは何か?コンピューターを見つめることは、人を見つめ直すこと。障害の理解と、課題に対するアイデアソン、ハッカソンなど、継続的なものづくりがポイントです。Fuchu連携で、COTTONさくらんぼの岩間由里子さんからも情報提供。筋ジストロフィーで手足に障害があり、2cm四方を範囲としたスライドと押し込み動作だけで使えるスマホを熱望。オープンデータ化と、使う人に合わせたアプリの横展開、必須ですね!実際に、指一本でスマホ操作にチャレンジしましたが、指を画面から離せないという条件は厳しく、通常操作が無理でした。調べるとiPhoneの3Dタッチなど、タッチパネルの力のかけ具合は、mouseforce系のAPIをブラウザ上で取得もできるので、いろいろ実験してみたいと思います。Dackel」また、日本筋ジストロフィー協会でも「ワンキーマウス試作報告」の事例が掲載されていました。ツ山さん(富士通)アイマスクをつけてアイデアソン。目に優しく、耳が研ぎ澄まされ、隣のテーブルの会話もよく聞こえちゃいます。声でジャンケンして、ファシリテーターを決め、アイデアのディスカッションスタート。まとめるための紙が使えない点が心配でしたが、みんな条件が同じなので、ひとつひとつ整理して進める意識を共有できて意外といい感じです。シミュレーショングッズを借りて、重りをつけたり、膝の動きを制限する器具を付けて歩き回ってみます。普段の何でもない生活の難易度がアップするので、刺激が欲しい人にもオススメです!制限された視野をシミュレートするメガネ。アイマスクをして、杖をもって点字ブロックを辿るチャレンジ。センサーやGPSをつけた、IoT白杖をお互いつくって、難易度高いコースで対戦などできると楽しそう。SkyWay)「スカイボイス」アイマスクとスマホを装備をして自販機での買い物チャレンジ!先のアイデアソンで登場した「おたすけパンダ」と「Pくん」の実現、AIチャットによる市役所窓口デモ。鯖江市も公開した、給付金オープンデータによる質問応答機能のデモに加え、音声認識と音声合成を使った窓口も実験。APIを使うと、高精度な音声認識が簡単に実現できます。1回(15秒)$0.006(=約0.6円)の有料APIですが、1ヶ月60分、最大240回まで無料で使えます。APIKEYを取得してみましょう。