JavaScriptを遊び尽くす究極のWebサービス・ツールを厳選して大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、JavaScriptを使ってとにかく遊んだり楽しんだりできるインタラクティブなWebサービスやツールを厳選してご紹介します。 ゲーム体験をしたり、アート作品を作ったり、JavaScriptで開発されたユニークなサービスを利用してじっくりと遊んでみましょう。 Webの楽しい世界にご興味ある方は、ぜひ参考にしてください！ ■リアルタイムにコードを書いて戦うオンライン対戦ゲーム 【yare.io】 世界中のプレイヤーと1対1で戦うゲームなのですが、その戦い方はJavaScriptのコードをリアルタイムに書き換えながら自機を操作するというのが大きな特徴です。 見た目は簡素なシューティングゲームですが、実はかなり奥深いストラテジーゲームみたいな要素が詰まっています。 ゲームの大まかな流れとしては、以下のとおりです。 JavaScriptで自機を制
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？：遊んで学べる「Experiments with Google」（第19回）（1/3 ページ） 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
誰でも機械学習を活用したWebアプリを開発できる「Teachable Machine」の完全チュートリアル大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ブラウザ上で多彩な学習モデルを誰でも作れるWebサービスの使い方をチュートリアル形式でご紹介します。 面倒な設定や導入準備・高価な機材などは一切不要で、ノートパソコン1台あれば今すぐ始められる手軽さが魅力です。 最終的に簡単なJavaScriptで独自の学習モデルを活用できるので、機械学習を利用したWebアプリ開発にご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ なお、paizaラーニングでは動画で学べる「Python×AI・機械学習入門講座」を公開しています。合わせてチェックしてみてください。 【 Teachable Machine 】 ■「Teachable Machine」の使い方 それでは、どのようなサービスなのか実際に使いながら見ていきましょう！ まずはTeachable Machineのトップページを開いて【Get Starte
「Teachable Machine」はGoogleが提供する、簡単に機械学習のモデルを作成できるサービスです。Teachable Machineでは「画像プロジェクト」「音声プロジェクト」「ポーズプロジェクト」の3種類のモデルが作成可能ですが、今回は「画像プロジェクト」を作成します。 まずはTeachable Machineにアクセスします。 「使ってみる」をクリックします。 「画像プロジェクト」を選択します。 「標準の画像モデル」を選択します。 「Class1」と「Class2」にそれぞれ犬と猫の画像を10枚ずつアップロードします。 アップロードができたら、「モデルをトレーニングする」をクリックします。 学習が完了したら、「Webcam」の部分を「ファイル」に変更し、学習時に使わなかった画像をアップロードします。 無事、予測ができました。 最後に今回はTeachable Machine
Make: Japan | 1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！
1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！ 子ども向けビジュアルプログラミング言語「Scratch」を使って学ぶ、機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング』が7月に発売されます。ML2Scratch、TM2Scratch、PoseNet2ScratchなどのScratchで機械学習を扱える拡張機能を組み合わせ、画像認識や音声認識、姿勢推定などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学んでいくことができます。だんだんとステップアップしながら、最終章では、遺伝的アルゴリズムをScratchで実装することにも挑戦します。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は不要。機械学習の仕組みを使ったアプリケーションを“作りながら学
誰でも使えるNo-code AIを開発しよう 近頃、文章生成AIや画像生成AIが世間を賑わしています。文章生成AI「ChatGPT」は、わずか2か月でユーザー数が1億人を超え、画像生成AIサービス「DreamStudio」は、有償でありながら2か月でユーザーを150万人以上獲得しています。これらのAIサービスが爆発的なトレンドとなった背景には、「専門家が構築する」といったイメージのある従来のAIとは違い、「誰でも簡単に使える」という点が大きいと言えます。 このように、AIをもっと身近に、ふつうの人が作ったりカスタマイズしたりできるようにする動きがあります。それが「No-code AI」です。 No-code AIとは、その名の通り、コードを書かずにAIモデルを作れる手法のことを言います。No-code AIでは、ドラッグ＆ドロップやキー入力など簡単な操作でAIモデルを作ることができます
本記事は、TechFeed Experts Night#10 〜 イマドキのIoTを支える技術のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 セッション動画 豊田陽介(Twitter: @youtoy)と申します。プライベートでビジュアルプログラミングIoTLTやロボットトイのコミュニティの共同主催/登壇/運営などの技術コミュニティ活動をしています。これらのコミュニティ活動に対して、2021年10月からMicrosoft MVPをいただいています。 私はガジェットが大好きなので、今日はIoTの**T(things)**の部分もたくさんご紹介したいと思います。ものづくりも好きなので、世界中で開催されているものづくりのイベントであるMaker Faireにも日本
食材管理アプリケーションを制作した話
はじめに 私は、情報工学科の大学3年生です。大学からプログラミングにのめり込み、個人開発やハッカソンなどを通して、様々なアプリケーションを開発してきました。現在は、深層学習の学習に没頭しています。 今回は、大学2年次に授業の一環で作成したWebアプリケーション「Navi Cook」を紹介します。前置きとして、開発期間は4ヶ月間です。(平日は、授業などがあり実稼働はもう少し少ない時間でした。) また、市役所から与えられた、いくつかの市の問題の中で「市の燃えるゴミの排出量を減らす」というテーマを選定し、実際に使ってもらえるようなプロダクトを目指して作成しました。 開発の流れ 開発自体は4ヶ月間(後学期中)だったものの、アイデア出しにも4ヶ月程度(前学期中)費やしました。 アイデア出し（4月〜７月） プロジェクトテーマの選定 →「市の燃えるゴミの排出量を減らす」 現状調査 ニーズ調査 前提条件・
仕組みの見えるScratchで遺伝的アルゴリズムを作る面白さ。「Scratchではじめる機械学習」( 石原 淳也、倉本 大資 著、阿部 和広 監修)｜TAKASU Masakazu
献本御礼。 僕は前職でテキストマイニングやレコメンドエンジンを使ったサービス構築をしていたので、決定木だの協調フィルタリングだのニューラルネットワークについてお客さんに説明したことはある。とはいえかなりブランクが空いていて、最近の知識はぜんぜんわからない。職業エンジニアだったのは20世紀の話なので、最近の「Pythonで..」的のやつは環境構築で二の足を踏んでしまう。（最近はラクになってそうだけど） この本を読み始めたモチベーションは、Scratchよりも機械学習の知識をアップデートしたいからだ。 Scratchではじめる機械学習この本の序盤はweb版のScracthに機械学習用の機能拡張を読み込ませる形で進む。プログラム一覧はオライリーの書籍サイトに載っている。 多くはGoogle等が公開している機械学習のチュートリアルをScratchと連携させて使うのだけど、紹介されているチュートリア
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ヤフーでエンジニアをしている大石純平です。 ソフトバンクイノベンチャー という新規事業提案制度を利用して事業化を目指して新規事業を1年半ほどやっていたのですが、残念ながらクローズすることになりました。その経験を後続の方に共有し、失敗した気持ちを供養するために筆を取っています。 以前私が書いたこちらの記事 ヤフーで働きながら新規事業に挑戦している話 - Yahoo! JAPAN Tech Blog の後日譚です。 今回の記事では「新規事業で扱った技術のこと」、「なぜうまくいかなかったのか」についてお話しします。 ソフトバンクイノベンチャーについて ソフトバンクグループ社員なら誰でも新規事業を提案できます。アイデアの実現に
オライリー・ジャパンは、「Scratchではじめる機械学習——作りながら楽しく学べるAIプログラミング」を2020年7月28日に発売する。 本書は、Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門書だ。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶことができる。Pythonなどのテキストプログラミング言語や難しい数学の知識を必要とせず、作りながら学ぶことで、実際の世の中で機械学習がどのように生かされているかを想像し、自分でも機械学習を使った仕組みを考えられる力を養う。 1章では、Scratchで機械学習を扱える拡張機能 ML2Scratchを使い分類モデルを使った画像認識を試し、Scratchでジャンケンゲームをプログラムする。2章では、機械学習モデルを作成できるWebベースのツール
2年前の2019年に設立され、先日2周年を迎えた日本初のプロトタイピングスクール「プロトアウトスタジオ」。その運営に参加をしてから同じく2年が経過しました。 この2年の間に様々な機会に恵まれ、多くの受講生を輩出をしてきたプロトアウトスタジオですが、その実態はあまり知られていないかもしれません。 今回は、公式的な発表内容ではありませんが、運営に伴走している個人として、「プロトアウトスタジオ」を3つの視点で連載型にて皆様に解説したいと考え筆をとりました。 本記事はその第1回目「経験学習モデルの定着化」です。 前半ではプロトアウトスタジオで行われている実践を、後半ではプロトアウトスタジオでの実践によって、経験学習モデルが定着化し、自己学習化のエンジンが受講生に実装されていく様を解説します。 1. プロトアウトスタジオとはプロトアウトスタジオは、プログラミングとプランニング（企画）の両方のスキルを
AIは増えすぎたガンダムを見分けることができるのか？Teachable Machineで作った分類モデルで検証してみた - Qiita
AIは増えすぎたガンダムを見分けることができるのか？Teachable Machineで作った分類モデルで検証してみたJavaScript機械学習AI画像認識TeachableMachine この3体のガンダム、見分けつきますか？ さて、いきなりですがクイズです。 上の画像の3体のガンダム。あなたは見分けることができますか？ 正解は左から「ガンダム」「ガンダム7号機」「オーガンダム」です。 ガンダム好きにとっては簡単でしたかね？ しかしながら、日々増えていくガンダム。 このままいくと本気で見分けがつかないものも出てくるでしょう。 （というか、私も突然見せられたら全部分かる自信無いです。） このままではマズいっ！ ということで、今回はAIの力を借りてガンダムを見分けるアプリケーションに挑戦しました。 そうして完成した「教えて！アストナージさん」 そうしてできあがったのが「教えて！アストナージ
Teachable MachineはGoogleが提供する、簡単に機械学習のモデルを作成できるサービスです。今回は「音声プロジェクト」を作成します。 まずはTeachable Machineにアクセスし、「使ってみる」をクリックします。 「音声プロジェクト」を選択します。 今回は「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」を分類するモデルを作成します。「バックグラウンドノイズ」の「マイク」をクリックします。 ここではノイズを記録するので、「20秒間録画する」をクリックし、何も話さずに20秒間待ちます。その後、「サンプルを抽出」をクリックします。 次に「おはよう」という音声を記録します。「Class2」で「2秒間録画する」をクリックし、マイクに向かって「おはよう」と言います。 その後、「サンプルを抽出」のクリックを4回繰り返します。ここで、わかりやすいように「Class2」を「おはよう」に変更し
Examining the design of interactive articles by synthesizing theory from disciplines such as education, journalism, and visualization. Computing has changed how people communicate. The transmission of news, messages, and ideas is instant. Anyone’s voice can be heard. In fact, access to digital communication technologies such as the Internet is so fundamental to daily life that their disruption by
GitHub - blaCCkHatHacEEkr/PENTESTING-BIBLE: articles
-1- 3 Ways Extract Password Hashes from NTDS.dit: https://www.hackingarticles.in/3-ways-extract-password-hashes-from-ntds-dit -2- 3 ways to Capture HTTP Password in Network PC: https://www.hackingarticles.in/3-ways-to-capture-http-password-in-network-pc/ -3- 3 Ways to Crack Wifi using Pyrit,oclHashcat and Cowpatty: www.hackingarticles.in/3-ways-crack-wifi-using-pyrit-oclhashcat-cowpatty/ -4-BugBou
はじめに この記事は、Web Bluetooth API を使ってロボットトイ「toio」を制御した際の過程・プログラムをメモしたものです。 具体的には以下の 4種類の処理・制御を試しました。 通知の ON/OFF（モーションセンサーの値を受け取る） デバイスの切断・再接続 値の書き込み（ランプの点灯の制御） 値の読み出し（読み取りセンサーの情報を受け取る） 制御に利用する情報は、以下の公開情報から得ています。 ●通信概要 · toio™コア キューブ 技術仕様 https://toio.github.io/toio-spec/docs/ble_communication_overview.html 以前試した内容 Web Bluetooth API による toio の制御は、以前も利用したことがありました。 その時に行った内容は、2台の toio に同時に接続してモーターの制御を行った
Googleの無料サービスTeachable Machineでロゴ判定AIモデルを作成してみた | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
こんにちは、AIsmiley編集部です。 今回はGoogleの無料サービスTeachable Machineのご紹介です。 「Teachable Machine」はGoogleが開発した機械学習のモデルをドラッグアンドドロップで作成できる無料サービスです。 本記事では、Teachable Machineの「画像プロジェクト」を使って、AIsmileyが作成した「チャットボットカオスマップ」と「画像認識AIカオスマップ」に掲載しているAIサービスのロゴ画像を学習させた「ロゴ判定AIモデル」を作成してみました。 サービスのロゴ画像から、これがどのカオスマップに掲載しているサービスか自動で判定させるAIモデルの作成を目指します。 Teachable Machineにアクセスする 1. まずはTeachable Machineにアクセスします。 2. 「使ってみる」をクリックします。 3種類のAI
機械学習したグーとパーで操作するFlappy Bird (フラッピーバード）っぽいゲームを作ったよ - Qiita
作ったもの グーとパーで操作するフラッピーバードっぽいゲームを作りました。 握力のトレーニングにもなるかも。 なお、ゲーム部分は完全オリジナルではなくGitHubで見つけたフラッピーバードっぽいゲームを下地にしました。 機械学習したグーとパーで操作するFlappy Bird (フラッピーバード）っぽいゲームを作ってウェブで公開しました。 みなさんも遊べますので是非 ⇒ https://t.co/e5XtjRU8in 作り方はこちら ⇒ https://t.co/cEllrtu54U#protoout #FlappyBird pic.twitter.com/SW3z6dVHfY — たつや @9/18 cluster広島LT大会 (@tatsuya1970) September 2, 2020 ウェブアプリとして公開していますので、是非遊んでみてください。 ※結構なマシンパワーを使いますので
Scratchではじめる機械学習
本書は、Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門です。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶことができます。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は必要ありません。作りながら学ぶことで、実際の世の中で機械学習がどのように生かされているかを想像し、自分でも機械学習を使った仕組みを考えられる力を養います。プログラミングの楽しさを覚えはじめた子どもたちの次のステップとしてもぴったりの一冊です。 ※2023年6月28日より、Scratchサイトのメニューバーなどの色が、青から紫に変更されました。それにともない、Stretch3のメニューまわりの色も変更されています。書籍内のスクリーンショットと、実際にサイトを開いたときの色が異なっていますが、書籍で紹介
Top 41 AI Art Generators: Make AI Art, Paintings & More (2021 GUIDE) — AIArtists.org
41 Creative Tools to Generate AI ArtWondering how to make AI art? Scroll down for the best tools to generate AI art. Staff Picks to Generate AI Art:Runway ML – An easy, code-free tool that makes it simple to experiment with machine learning models in creative ways. Our overall staff pick. Nature of Code – This interactive book teaches you how to code generative art; the last chapter is an exceptio
キッズ AI プログラミングコンテスト
子どもたち向けのプログラミングコンテスト キッズ AI プログラミングコンテストは、Scratch と AI を使ってクリエティブなモノづくりをしている小中学生向けのコンテストです。 詳しいルールとスケジュールはコンテストのルールを御覧ください。 AI を自分で作ってみよう Teachable Machine を使うと、誰でも簡単に Scratch のプログラムで利用可能な AI モデルを作ることができます。 詳細は、はじめよう AI プログラミングや、 micro:bit で AI プログラミングビデオチュートリアル、 Scratch ではじめる機械学習（試し読みあり） をご覧ください。 AI プログラミングをはじめる Scratch で作ろう Scratch は、物語やゲーム、アニメーションなどをプログラムできる無料のプログラミング環境です。 コンテストに応募するには、 TM2Scra
Python Webカメラでeye tracking（アイトラッキング・視線計測）をする【Windows10】 - Qiita
https://github.com/sassa4771/eyetrack/tree/main/Eye_Tracking_Program_by_dlib ここのファイルの中身説明↑ このサイトでできること ・webカメラを利用した視線計測(以下の動画のイメージ) 目次 ①eyetracking(アイトラッキング・視線計測)とは？ ②必要なライブラリ・動作環境(※とりあえず動かしたい人はここから) ③dlibを使った顔ランドマーク検出 ④瞳の区画切り出し ⑤機械学習で検出（失敗） ⑥画像処理で検出（成功） ⑦その他試したこと(Docker接続など) ⑧完成 ①eyetracking(アイトラッキング・視線計測)とは？ 【eye trackingとは】 eye trackingとは、ユーザーの視線の動きを計測し分析するアイトラッキング（視線計測）技術のこと。 ヒトの眼球運動を分析し、視覚的注意
やったこと 今回は、Teachable Machineというgoogleが提供する機械学習が簡単に行えるウェブブラウザツールを知り、普段の生活に取り入れてみる事にしました！ 【オンライン授業でのメンタルサポートAI】 実際に小学校中学年の子どもがオンラインで配信される塾の授業を受けているのですが、テレビ同様一方通行の授業なので、子供のやる気に波があるんです。 すぐに画面からいなくなったり、気が付いたら違う事をしていたり。。。 やっぱり対面での先生の問いかけがあったら、もっと積極的に授業に参加できるのになとは思いますが、このようなご時世なのでオンラインの方が安心ですよね。 家での経験だけではなく、オンライン授業が浸透してきいるなという実感が最近ありました。先日とある塾の保護者会で、通学に不安を感じる低学年向けに配信授業コースを開設するという話がありました。 その時に、低学年だとさらに親が管理
micro:bitではじめるプログラミング 第3版
micro:bitは、イギリス生まれのSTEM教育用マイコンボードです。このボードには、ボタンスイッチ、LED、スピーカー、マイク、加速度センサー、光センサー、地磁気センサー、温度センサー、無線機能などが搭載されており、これ1つでさまざまな動きを表現できます。また、ブラウザ上でブロックを組み合わせるだけでプログラムを作れるので、子どもでもかんたんにプログラミングを習得することができます。本書では、はじめてマイコンボードに触れる小学校高学年以上を対象に、ハードウェアの基本からプログラミングのしかた、さまざまな作品の作り方までをていねいに解説。親子で学ぶプログラミングとエレクトロニクスの入門書にぴったりの一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では
それ本当にウルトラソウル？ 「そして輝く？」と言われたら皆さんはなんと答えますか？ そうですね、「ｳﾙﾄﾗｿｳｳｩｯｯｯｯｯ ﾊｱｲｨｯｯ」ですよね。 でもそのソウル、ちゃんと魂を込めたウルトラソウルですか？ 魂のこもっていないニセモノソウルになっていませんか？ 今回はTeachable Machineとml5を使って「ウルトラソウルかニセモノソウルか」を判定するウェブアプリを作ってみました。 デプロイしているので是非皆さんもｳﾙﾄﾗｿｳｳｩｯｯｯｯｯﾊｱｲｨｯｯしてみてくださいね。 コードも是非ご覧になってハンズオンしてみてください！ Appはこちらから コードはこちらから 完成デモ ソウル判定 「夢じゃないあれもこれも」をクリックすると、サビが始まります。 「そして～か～がや～く」に続いて全力で「ｳﾙﾄﾗｿｳｳｩｯｯｯｯｯ ﾊｱｲｨｯｯ」と叫んでください。 「ｳﾙﾄﾗｿｳｳｩｯｯｯｯｯ
同僚に教えてもらうまで知らなかったのだけれど、アートとテクノロジーのイベント Eyeo Festival というものがある。すぐに売り切れちゃうから、ということで同僚がカレンダーにチケット発売日も入れてくれて、チームメイト数人で行ってきた。ありがたいことに会社がチケット代などをサポートしてくれた。 開催場所はミネアポリス。今回のイベントがなければおそらく行く機会がなかったと思う。 オーガナイザーの記事で、Eyeoの内容について説明するのに箇条書き以外の方法が思いつかない、とあるのだけれど「何々に関するカンファレンス」と言い切れるほど特定のトピックに絞られておらず、とにかくいろんなトピックが混ざっているフェスティバルだった。アート、テクノロジー、データビジュアライズ、ジャーナリズムなどなど。 Walker Art Centerという美術館で行われたのだけれど、登壇会場が建物内の離れた場所に2
Sorry… Teachable Machine isn’t supported here :( Your browser or device doesn’t support Teachable Machine. Learn more about Teachable Machine on the Homepage, or visit this site on desktop in Chrome or Safari.
NTT東日本は10月17日、学生向けプログラミングコンテスト「ALGORI」を開催すると発表した。IT人材の輩出に向けた企画で、参加者がカードゲーム「UNO」で勝つためのプログラムを作成し、対戦させて優勝者を決める。 参加資格は日本の大学、大学院、高等専門学校、短期大学。専門学校、高等学校などに在籍する学生。2023年1月に予選をはじめ、3月25日に決勝大会を開催する。優勝賞金は準備中で、金額は未定。 IT人材の不足が喫緊の課題になっていることから、若い世代にプログラミングを楽しく学んでもらうことが目的としている。開催に当たってはUNOを展開するマテル・インターナショナル（東京都千代田区）が協力する。 関連記事 AI研究者兼プログラマーが「AI Programmer」について社長に聞いてみた 突如としてネット上に出現した「AI Programmer」なるサービスがバズっているとのことで、I
Google の Teachable Machine を使い、コーディングなしで手軽に画像認識をしてみる - Qiita
Google の Teachable Machine を使い、コーディングなしで手軽に画像認識をしてみるAI画像認識TeachableMachine はじめに Teachable Machine 2.0 を使用してブラウザ上で画像認識モデルを作ってみる。 まずはこれを見ていただきたい。長さは2分程度なのですぐに見終わる。 Teachable Machine 2.0: Making AI easier for everyone #marketingdigital #estrategiadigital #google https://t.co/AeIQnPAUbb — Beat Digital (@BeatDigitalMkt) November 14, 2019 すごい。 Webカメラが付いたパソコンがあれば、 ①画像認識用の写真撮影 ②撮影した画像から画像認識モデルの作成 ③認識モデルの実
Scratchであそぶ機械学習
本書は、1冊まるごとScratchだけでできる機械学習入門書『Scratchではじめる機械学習』のシリーズ姉妹編です。Scratchだけでできる、画像認識、音声認識、ポーズ推定を活用した楽しいプログラミング作品の作り方を紹介します。テキストプログラミング言語や複雑な数学の知識は必要ありません。micro:bitやサーボモーターを組み合わせた作品もあります。たくさんの作例に触れることで、自分でもオリジナルの機械学習を活用した仕組みや作品を考え、作れるようになることを目的としています。 ※2023年6月28日より、Scratchサイトのメニューバーなどの色が、青から紫に変更されました。それにともない、Stretch3のメニューまわりの色も変更されています。書籍内のスクリーンショットと、実際にサイトを開いたときの色が異なっていますが、書籍で紹介している使い方や手順などはそのままお使いいただけます
娘も私も絵本の読み聞かせは毎日欠かせない もうすぐ2歳になる娘は絵本を読んでもらうことが好きで、寝る前に必ず自分で選んだ絵本を持ってくる。仕事で娘に会えない日も、自分の声で読み聞かせてあげることができれば、明日も私を指名して絵本を持ってきてくれるかもしれない。娘のお気に入りの絵本を機械学習が判断し、読み聞かせの音声を再生するWebアプリケーションを作った。 家にいない日も、娘に自分の声で読み聞かせできるようにした。#protoout #機械学習 #絵本読み聞かせ pic.twitter.com/RHQl2OvDRS — 3do. (@3doHi) November 8, 2020 娘が使う目的なので、画面はできるだけシンプルにして、カメラに絵本をかざせば、すぐに読み聞かせが開始されるようにした。↓が実際の画面。 また、娘が使ってくれたことに気づけるように、LINE Notifyで通知する機
Sorry… Teachable Machine isn’t supported here :( Your browser or device doesn’t support Teachable Machine. Learn more about Teachable Machine on the Homepage, or visit this site on desktop in Chrome or Safari.
GPTは「からあげ」と「とり天」を見分けられるのか。出たばかりのAzure Open AIのGPT-4 Turbo with Visionを試す - Qiita
GPTは「からあげ」と「とり天」を見分けられるのか。出たばかりのAzure Open AIのGPT-4 Turbo with Visionを試すJavaScriptAzureOpenAIからあげGPT-4V 一昨日(2023/12/12)、Azure Open AIでVision API（GPT-4 Turbo with Vision）が使えるようになりました。 Azure Open AIのVision APIをJavaScriptから触ってみつつ、 皆さんが気になっている GPTは「からあげ」と「とり天」を見分けられるのかを見ていきます。 検証1: GPTはからあげの画像を説明できるのか？ 検証2: GPTはとり天の画像を唐揚げではなくとり天だと認識できるのか？ を試してみます。気になりますね。 （ からあげ帝国アドベントカレンダー の記事なので 「からあげとAI」がマスト な感じですね
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Googleの無料サービスTeachable Machineで画像認識モデルを作成してみた | Ledge.ai
僕たちが考える最強のNo-code AI ～行動認識AIをノーコードで実現するプラットフォーム構成例 | gihyo.jp
個人で楽しむIoTの世界 - ビジュアルプログラミングでモノを手軽につなげてみる
新規事業への挑戦から挫折まで、その経験をまるっと話します
「Teachable Machine」で機械学習した音声認識データを使って「Scratch」でプログラミング ～拡張機能「TM2Scratch」を専用の「Scratch」で【どれ使う？プログラミング教育ツール】
Google製「Teachable Machine」の機械学習で簡単に音声認識データを作る ～TensorFlowの技術を「Scratch」で活用【どれ使う？プログラミング教育ツール】
オライリー・ジャパン、小学校高学年から読める機械学習入門書「Scratchではじめる機械学習」発刊｜fabcross
【経験学習モデルの定着化】日本初のプロトタイピングスクールを個人的に解説してみる①｜伴野 智樹
Googleの無料サービスTeachable Machine ノーコードで音声認識モデルを作成してみた | Ledge.ai
「Teachable Machine」で機械学習した音声認識データを使って「Scratch」でプログラミング ～拡張機能「TM2Scratch」を専用の「Scratch」で（Impress Watch） - Yahoo!ニュース
Communicating with Interactive Articles
toio を Web Bluetooth API で制御（「通知・読み出し・書き込み」を行う） - Qiita
オンライン配信授業で、手を挙げたら【●●さん】とさしてくれるwebアプリを作ってみた - Qiita
ml5でお前のソウルがウルトラソウルかニセモノソウルか判定する - Qiita
Eyeo Festival 2019 に行ってきた - 灰色ハイジのテキスト
Teachable Machine
学生作のプログラムがUNOで対戦 NTT東日本がプログラミングコンテスト開催
娘に会えない日も自分の声で絵本を読み聞かせられるようにした。機械学習入門。 - Qiita
Teachable Machine