先日クラウドやAIを学ぶ授業を行って、生徒が学んだことからアウトプットしたレポートです。

学んだこと

今回は、クラウドやAIについて実際に手を動かして学んでいくということで、以下のようなことを行いました。

今回は、Microsoft Learnでは、クラウド利用の世界観やAIなどを利用したコンテンツの面白さを中心に伝え、ヘルプドキュメントをベースに進めることと違い、Microsoft Learn教材は迷ったときに立ち戻れるし進める人は進められるし良い体験となりました。

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Firebaseは、モバイルやIoTとの親和性が高く、すぐにはじめられる手軽さもあり、自分のアウトプットにおいて、どのように効果的にデータを蓄積したり活用するのかといった武器として、使い方をお伝えしました。

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5時間のうちで、怒涛の4テクノロジーの学びだったので、学ぶ生徒の方々も、ついていくのにパワーがいる状況でしたが、事後のアンケートでもとても刺激になったようで教える側としてもホッとしました、

もちろん、教えていく上でやはりハマりやすかったポイントもあったので、すぐに解決策をフォードバックできるように講師としても努めました。

Custom Vision ProjectでエラーでPublishできないときの一つの対処法

Custom Vision Projectは元々生徒の関心が高かっただけに、このフォローによって一気に進んだようで講師としてもアウトプットして良かったです。

生徒みなさんのアウトプット

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ProtoOut Studioの授業では、学んだことをすぐにアウトプットすることで、技術を活用し発想とともに身につけることを大事にしています。

生徒のみなさんのアウトプットの一部を紹介します。

LINE動物図鑑

LINE動物図鑑の作り方 - Qiita

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LINE動物図鑑の作り方の記事。スマホで撮影した動物の写真をLINE Bot宛てに送ると、動物の種類を教えてくれる動物図鑑です。すでにLINE Botを公開していて今でもAIを更新してます。

コーギー犬はどのくらい食パンに似ているのか

こちらは「人の目と同様にAIでも食パンとコーギーが似ていると判断するのでしょうか??」という視点で作ってみた発想をうまく技術でカタチにした和むネタ。コーギーのお尻の可愛さに目を奪われてしまいますが、しっかり見分ける(ときもある)AIの可能性に感心させられます。実際、これを作られたのちに「AIに教える画像データの設計やコツ」というところに興味が生まれたようで、講師と設計のディスカッションをするなど発展しています。

コーギー犬はどのくらい食パンに似ているのか(Microsoft Azure で画像認識を検証する) - Qiita

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○○に似てると言われ困ったので、AIに判定させてみた

「~~に似てるよね」と言われても、その場の雰囲気や人の主観によって変わるものですよね。その出来事を人でなくAIを自ら作ってみて判定させてみたアウトプット。文中にはAIに自分の顔を判定させたら失敗した話(番外編)もあり、技術を軸に発想を掘り下げ、また新しい視点が生まれ、さらにアウトプットへ進めていくという流れも必見です。

○○に似てると言われ困ったので、AIに判定させてみた - Qiita

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そのほかにもアウトプットぞくぞく

今回はAzureのCustom Vision Projectのアウトプットを中心にお伝えしましたが、他にも授業を着想にしてFirebaseでのFirestore利用やAIをキーワードにSONY Prediction Oneを試されたりと、さまざまな方面にアウトプットが行われていました!生徒それぞれの経験と発想によって、技術を使いこなし定着する「活用」が進んでいます!