コース概要
📚 コース概要
このコースでは、人工知能とロボット工学の基礎を学び、機械が世界を学習し、相互作用することを可能にするコアコンセプトを学生に指導します。まず、AIを定義し、知覚のためのセンサーや指示実行のためのアルゴリズムなどの基本的なツールを探求します。次に、機械がデータ（機械学習）を通じてどのように知能を獲得するかを掘り下げ、生成AIの創造的な可能性を検証します。最後に、機械的なハードウェア（ロボット工学）をスマートな脳と統合し、強力なAI技術を責任ある、役立つ方法で使用するために必要な基本的な倫理ガイドラインで締めくくります。
🎯 学習目標
このコースを終えるまでに、あなたは以下のことができるようになります。
- 人工知能を定義し、「スマート」な機械システムと従来の自動化されたおもちゃを区別する。
- 機械の知覚と学習を可能にするセンサー、アルゴリズム、データトレーニングの機能を説明する。
- AIソフトウェア（「脳」）とロボット工学ハードウェア（「体」）の関係を分析し、これらの技術と安全に対話するための基本的な倫理規則を適用する。
🔹 レッスン1：眠れるロボットを起こす（ハローAI）
概要：人工知能とは何か、そして「スマートな脳」を持つ機械が単純なリモートコントロールのおもちゃとどう違うのかを理解する。
学習成果：
- AIを、独立して考え、学習し、応答できる機械として定義する。
- AI駆動型ロボットと非AIおもちゃ（原因と結果）を区別する。
- AIが情報を聞き取り、処理すること（音声コマンド）を理解する。
- スマートホームアシスタントなど、実世界のAI親戚を特定する。
🔹 レッスン2：機械の目と耳（センサー）
概要：ロボットの目や耳として機能する特殊なセンサーを使用して、機械が世界をどのように感知し、認識するかを探る。
学習成果：
- センサー（カメラ、マイク）を機械の「五感」として紹介する。
- 機械は、画像や音そのものではなく、「数値」またはデータとして感覚入力を解釈することを理解する。
- インタラクティブなゲームで、機械視覚を使用してオブジェクトや顔を識別する練習をする。
- バーコードスキャナーなどの日常的なツールでセンサー技術を認識する。
🔹 レッスン3：ロボットのレシピブック（アルゴリズム）
概要：機械が特定の順序で命令を実行する理由を学ぶ。アルゴリズムは、機械が問題を解決するために使用する詳細なステップバイステップのレシピである。
学習成果：
- アルゴリズムを、タスクを完了するための順序付けられたステップまたは「レシピ」として定義する。
- 機械が成功するためには、ステップの順序が非常に重要であることを理解する。
- ロボットに逐次的な指示を提供するために、経路探索ゲームに参加する。
- GPSナビゲーションなど、アルゴリズムの実際の世界でのアプリケーションを特定する。
🔹 レッスン4：機械が賢くなる方法（データとトレーニング）
概要：機械学習の概念を発見する。機械は生まれながらにして賢いわけではない。パターンを見つけるために多くの例（データ）を見ることで「トレーニング」が必要である。
学習成果：
- 人間が自転車に乗ることを学ぶのと同様に、機械は「トレーニング」を通じて学習することを説明する。
- AIがオブジェクトを分類するのを助ける上でのデータの役割（画像、例）を理解する。
- ロボットにさまざまなアイテムを認識するようにトレーニングすることで、「コーチ」になる練習をする。
- AIに肯定的で正確なトレーニング情報を提供することの重要性について議論する。
🔹 レッスン5：魔法のスケッチパッド（生成AI）
概要：機械が絵を描いたり、物語を書いたり、これまでに存在しなかったものを作成したりすることを可能にする生成AIの創造的な力を探る。
学習成果：
- 生成AIを、機械が新しいコンテンツを作成する能力として定義する。
- 生成されたコンテンツと単純なコラージュまたはコピーを区別する。
- インタラクティブなプロンプトを使用して、AIが単純なアイデアを詳細なアートワークに変換するのを目撃する。
- AIの無限の想像力（例：翼のある象を描く）を認識する。
🔹 レッスン6：鉄のスーパーボディ（ロボット工学）
概要：AIの物理的な側面を理解する。機械的な本体（ロボット工学）は、ジョイント、モーター、バッテリーを使用してAI脳から与えられたコマンドを実行する。
学習成果：
- AI（知能/脳）とロボット工学（物理的な本体）を区別する。
- 動きにおけるモーターやアクチュエーターなどの物理的なコンポーネントの役割を理解する。
- シミュレートされたロボットアームを操作して、正確な物理タスクを実行する練習をする。
- 掃除機など、家庭用ロボットを統合されたAIシステムとして特定する。
🔹 レッスン7：良い友達のためのルール（倫理）
概要：機械が役立つアシスタントとして使用されることを保証するために、強力なAIと対話するための倫理ガイドラインと「良い友達ルール」を確立する。
学習成果：
- AIはルールに従い、良い人間のコマンドを聞く必要があることを理解する。
- AIの主な役割は、悪い影響ではなく、役立つアシスタントであることを確立する。
- ロボットのシナリオ選択肢が提示されたときに、倫理的な意思決定を練習する。
- AIシステムに親切かつ公平にコマンドを発し、トレーニングする上での人間の責任を認識する。