高等学校教員向け「みんなのAIプロジェクト」について

近い将来、AIは基盤技術として、多くの人が利用することになると予想しています。

本学、高大連携センターでは、高等学校教員向けにパーソナルコンピュータでAI開発および動作ができる簡単な方法を紹介し、またこのコンピュータ上で動作する5つのAIプログラムを公開いたします。

主に高等学校の先生方が課題研究等にお使いいただくことを目的としていますが、それ以外の方にもご自由にお使いいただけます。

免責事項について

利用にあたっては以下の免責事項をご確認ください。

なお、これらのプログラムの入っているzipフォルダを展開した場合は以下の免責事項に同意したものと見なします。

【免責事項】

  1. 本学は、本ソフトウェアの内容(予測分析結果等のパフォーマンスを含むがこれに限られない)について、その完全性、正確性、確実性、有用性等につき、いかなる保証も行わないものとし、本ソフトウェアの使用により生じた結果に対する一切の責任は利用者が負うものとします。
  2. 本ソフトウェアに関し、利用者に損害が生じた場合においても、利用者は本校に対していかなる損害の賠償も請求できないものとします。
  3. 利用者関連データの消去、消失または毀損等について、また違法性等に関して、いかなる場合においても、本校は一切責任を負わないものとします。
  4. 本ソフトウェアを使用して得られた成果物による違法行為や迷惑行為等が発生した場合、一切の責任は利用者が負うものとします。

本プログラムで期待できる情報技術教育効果

  • AI開発環境のセッティングを体験できる。
  • プログラムの内容をインターネット等で調べることにより、プログラミング言語pythonやディープラーニングの基礎が理解できる。

プログラムのインストールと使用方法

下記の資料を参照いただき、プログラムをインストールしてください。

iconJupyter notebookの使い方(PDF:514KB)

AIプログラム内容

下記よりプログラムとデータをダウンロードしてください。

  フォルダ 内容 プログラムと入力 ZIPファイル
1 ワイン ワインの質と特徴量との関係をAIに学習させ、できたAIモデルの精度をテストデータで評価する。(DNN分類) wine.py
Winequality_train.csv
Winequality_test.csv
ダウンロード
2 健康 行動パターン(例えば喫煙率や飲酒など)と血圧リスクとの関係をAIに学習させ、喫煙率が下がれば血圧リスクがどう変化するかを予測する。(DNN回帰) health_dnn_regression_prediction.py
medical_check.csv
aomori.csv
ダウンロード
3 画像分類 鳥、犬、自動車、船の画像を分類する。(CNN) image_classification.py
bird,dog,car,ship
image.jpg
ダウンロード
4 水位予測 雨量と水位を基に1時間後の河川の水位を予測する。(LSTM,RNNの一種) water_level_LSTM_60.py
water_level_60.csv
ダウンロード
5 画風変換 写真(または画像)を有名画家の画風に変換する。(その他) style_conversion.py
content.jpg, style.png
ダウンロード

アンケートのご協力について

プログラムを利用された方は、今後の「みんなのAIプロジェクト」改善のため、アンケートにご協力ください。

下記メールフォームに必要事項を記載の上、送信ください。

任意お名前
任意メールアドレス
必須今回のプログラム等公開は役に立ちましたか?
 
必須居住地区(または勤め先の地区)はどこですか?
 
必須職業は?
 
必須AI関連のお知らせの送付を希望されますか?
 

※希望される場合は「お名前」と「メールアドレス」の入力をお願いします。

任意何かご要望がございましたら記入してください。

本件に関するお問合せ先

公立諏訪東京理科大学 高大連携センター

〒391-0292 長野県茅野市豊平5000-1

TEL: 0266-73-1201/FAX:0266-73-1230

E-mail: koudai@admin.sus.ac.jp