こんにちは、皆さん！今回のプログラミング教室「インクルテック」では、Teachable Machineを使ってAI画像認識モデルを作成し、そのモデルをScratchで活用する方法を学びました。とてもエキサイティングな内容でしたので、詳しく紹介します。
目次
Teachable Machineとは？
Teachable Machineは、Googleが提供するウェブベースのツールで、誰でも簡単に機械学習モデルを作成できるプラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、自分で画像、音声、ポーズなどのデータを使ってモデルをトレーニングできます。特に、教育現場や子供向けのプログラムに最適なツールです。
ちょっと戸惑ったのがI Padなどのタブレットでは動作しなかったことです。もし活用する方がいらっしゃいましたらご注意ください。
https://teachablemachine.withgoogle.com
授業の準備
まずは、Teachable Machineの基本的な使い方を説明しました。生徒たちは、パソコンでTeachable Machineのウェブサイトにアクセスし、プロジェクトを新規作成しました。今回は画像認識モデルを作成するため、「画像プロジェクト」を選択しました。
データの収集とトレーニング
次に、生徒たちは各自が選んだテーマに基づいて、認識させたい対象の画像を収集しました。例えば、ペットの犬や猫の画像、身の回りにある文房具の画像などです。最低でも3つの異なるカテゴリを作成し、それぞれのカテゴリに色々な角度から撮影した画像をアップロードするよう指示しました。
画像のアップロードが完了したら、Teachable Machineの「トレーニング」ボタンを押して、モデルをトレーニングします。このプロセスは数分で完了し、生徒たちはトレーニングの進行状況をリアルタイムで確認できました。
モデルのエクスポートとScratchへの読み込み
トレーニングが完了したら、作成したモデルをエクスポートします。Teachable Machineは、モデルをTensorFlow.js形式でエクスポートするオプションを提供しており、これを使用してScratchに読み込むことができます。
今回はリンクでも
次に、Scratchを開き、拡張機能の「Extensions」から「Teachable Machine」を追加しました。これにより、先ほどエクスポートしたモデルをScratch内で使用することができるようになります。
Scratchでのプロジェクト作成
Scratchでは、AIモデルを使ったインタラクティブなプロジェクトを作成しました。生徒たちは、例えば、カメラを使ってリアルタイムで物体を認識し、その結果に基づいてキャラクターが動いたり、音を出したりするプログラムを作成しました。
今回はシンプルに何か表示するだけでしたが、以下のようなプロジェクトも作成できると思います。
- 動物認識ゲーム：カメラに映る動物を認識し、正しい動物の名前を当てるゲーム。正解するとキャラクターが踊る仕組みです。
- 文房具の分類ツール：カメラに映る文房具を認識し、それを分類するツール。各文房具に対して異なる音が鳴るようにしました。
- リアルタイム絵描きアシスタント：カメラで認識したオブジェクトに基づいて、キャラクターがそのオブジェクトを描くアニメーションを表示。
授業の振り返り
今回の授業を通じて、生徒たちはAIとプログラミングの基礎を学びました。特に、Teachable Machineの直感的なインターフェースとScratchの使いやすさが相まって、非常に楽しく学習できたようです。生徒たちからは、「自分たちで作ったモデルが実際に動くのを見て、とても感動した」との声が多く聞かれました。
また、AIのトレーニングデータの重要性や、どのようにしてモデルの精度を向上させるかといった実践的な知識も学びました。今後も、このような実践的な授業を通じて、子供たちに最新の技術を楽しく学んでもらいたいと思います。
まとめ
Teachable MachineとScratchを使った今回の授業は、大成功でした。AI画像認識の基礎を理解し、実際に動くプロジェクトを作成することで、生徒たちのモチベーションも高まりました。これからも、子供たちが楽しみながら学べるプログラムを提供していきたいと思います。
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以上、今回の授業のレポートでした。次回もお楽しみに！
