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久留米工業大学channel【公式】
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福岡県久留米市になる福岡一小さな工業大学です。「ストーリの、真ん中に。」をコンセプトに、すべての学生が大勢のなかのひとりではなく物語の主人公として4年間を過ごす。近年では国内を先導する AI 教育を進めている10大学の1つに選ばれ、また地域と連携した地域に根ざした取り組みを生み出し続けています。小さな大学ならではの小回りのきく動きで、新しい挑戦を生み出しやすい環境で学びませんか?
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【フル動画】2023年 AI教育プログラム 「地域課題解決型PBL」成果発表会 |久留米工業大学
zhlédnutí 421Před 10 měsíci
【フル動画】2023年 AI教育プログラム 「地域課題解決型PBL」成果発表会 |久留米工業大学
お金が掛かりますが、辰巳櫓を復元するとランドマークに成り、観光客が来るのでは?場所が筑後川の端だから、駅から遠く無いですね。諸問題が有ると思いますが、見て見たいですね。
遺っていたらさぞ立派だったろうな この目で現物を見れないのが残念
なんて言いわれようでしょう… 息子の大学選びを始めていて、楽しそうな大学だなぁって思って情報収集してました。 この時はどんな大学だったかわからないけれど、こんな言葉に負けない、いい大学にきっと今はなってる❗️そう思って、高2の息子とオープンキャンパス行っちゃいます‼️ 学生さんが皆いい顔してるから❗️ なんか悔し❗️
良き動画だ
ワロシ
まちがえました😂
良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き良き😅😅😅動画
これを元にもっと本格的なジオラマ模型できないだろうか、はっきり言って木造の模型しかないからそしてVR映像でリアルな体験も実現させてもらいたい。
😢すgし
😊😊😊😊😊😊😊😊
このビデオはとてもいいです‼️‼️!!!! 😮😮😮😂😂❤❤❤
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム10>グリーン Q ( GreenQ ) 収穫したキュウリの品質評価アプリの開発 ■課題 キュウリの品質評価を、人の手作業で行うことは大変である。 ■解決方法 AI を活用した品質評価自動化アプリの開発。 ■振り返り 撮影するだけでキュウリの品質評価が可能なアプリ開発ができた。 収穫データの自動グラフ化機能を実装するなど、管理の負担を軽減できた。 ■今後 UIの改善、長さを測る機能実装、分類精度の向上、データベースの整備、スマホでの利用を可能にする。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム9>お茶目( Team Tea-eyes ) ■課題気象環境による八女茶の味の予測をしたい。 ■解決方法入力層、中間層、出力層で構成されていて「重み」といわれるニューロン同士の結びつきの強度を調節しながら正解に近づける。また、その出力結果を用いて繰り返し学習する。 ■振り返り気象条件によって、渋味刺激は比較的良い予測ができた。また、気象条件を変えることで正解値と予測値のズレが変化したことから、気象条件が味質に影響を与えることを検証できた。 ■今後水やりなどの気象条件以外の変数も加えた機械学習を検討していきたい。
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム6>ベリーベリーピッカーズ( Verry Berry Pickers ) ロボつみの進化(画像認識による新たな品種のイチゴに対する完熟度予測) ■課題 あまおうには色のランクが10段階あるが、現在の AI システムでは、4段階しか判別できていない。 ■解決方法 10段階のランク付けを光や陰に左右されない色相で判別し、AIに学習させることで自動判別を実現する。 ■振り返り ピクセル単位でのアノテーションをおこない、機械学習を試すことができた。 ■今後 学習データを増やして10段階の判別を実現する。
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム5>画像処理班( Image Processing Group ) 人物の高精細切り抜き AI 開発 ■課題 年賀状などで使用できる高精細な切り抜き画像が業界で求められている。人力で切り抜くと膨大な時間が掛かる。現状のAIでは、切り抜く際に、切り抜く部分とその周りとの境界が甘くなってしまう。 ■解決方法 髪の毛一本まで高精度に切り抜くことができるAIの開発。 ■振り返り 高精度に切り抜くことができるAIを開発した。画像枚数を増やすことで、様々なシーンに対する学習ができるので、より精度が上がる。epoch数を増やすと精度は向上するが、増やしすぎると過学習を起こし精度が低下した。ベストな値を探すことが必要であることを知った。訓練データの量だけではなく質も大事であることが分かった。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム14> マッスルプロテイン( Muscle Protein ) AI・センシング計測によるトレーニング効果の定量化 ■課題 場所を選ばずに効率的な筋力トレーニングを行えるようにしたい。 ■解決方法 疲労状態と運動状態を把握するためにウェアラブルセンサを用い、解析法の構築とAIを用いた判断を行う。疲労状態の計測として、筋電情報を周波数解析し、高周波数に着目することによって、疲労感を把握する。運動状態の計測として関節の負荷を表す関節トルクT を利用し、運動解析に用いられている関節パワーW についても計算する。 ■振り返り 筋電情報を周波数変換し、高周波数に着目することによって疲労状態の把握できることを示した。関節トルク・パワーを計算することによって筋電情報からではわからない運動状態の把握や効率性の判断に使用できることを示した。関節トルク・パワーはダンベル重量が変更になった場合でも計算に反映することができる。 ■今後 解析情報の判断には専門的知識が必要。AIを用いることによって状態判断が可能なシステムを構築する。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム13> メディカル AI( Medical AI ) AI 解析を用いた ストーマ患者の装具選択モデルの開発 ■課題 各々の患者に適切なストーマ装具の決定に時間を要する。 ■解決方法 過去のストーマ患者データを学習した AI による装具選択を実現する。 ■振り返り 学習モデルによる評価結果は正解率80%となった。今回の学習データ数はまだ少なく、検証データの偏りが影響している可能性がある。 ■今後 学習データセットの構造化を見直しながら、学習データセットの拡張を行う。また、現場での実用化に向けて、出力を細分化する必要性がある。カルテデータに加えてCT画像も利用したニューラルネットワークモデルを構築する。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム12> 心に寄り添う AIチーム( Team Close to You ) 学習者に寄り添う AI メンターの実現と教育実践・評価 ■課題 特別支援学校では障がいの種類によりクラス分けされるため、先生一人、児童一人のクラスが存在する。友達と関わることで得られる貴重な経験が得られにくい状況がある。教室で先生と二人きりだと緊張する児童もみられる。 ■解決方法 骨格や手の検出、表情認識により、人(先生)の動きを模倣するバーチャルメンターを実現。バーチャルメンターを特別支援学校の授業に導入し、友達役として学習者に寄り添う支援を行う。 ■振り返り 表情認識、骨格認識、手の認識により、先生の動きを模倣するバーチャルメンターを実現した。学習者はバーチャルメンターに愛着を持ち、「また一緒に勉強したい」という意思を示すなど、有効性の確認ができた。 ■今後 バーチャルメンターをAIメンターに発展させるとともに、メタバース空間での特別支援教育も実現したい。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム11>マチコ de GO!!( Machiko de GO!! ) eachable Machineを用いた広川町スタンプラリーアプリの開発 ■課題 スタンプ台の設置・管理、数百名を超える参加者への台紙配布、集計が大変である。人手による運営のため、イベント実施期間が限られてしまう。 ■解決方法 スタンプラリーのスマホアプリを開発する。撮影した画像を読み込むだけで、AIが画像認識し、自動的にスタンプが押されて集計する。 ■振り返り Unityでアプリを開発できた。画像認識にはTeachable Machineを利用し、Node-REDでスマホアプリと接続した。Googleフォームを用い、自動集計も可能にした。 ■今後 来年度のイベントに向けて、改善を行う。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム8> 土いじり( Ground Touch ) 土づくりに着目した AI 活用によるデジタル農業の推進 ■課題 問い合わせの業務負担を軽減したい。回答の質の均一化と適切な問い合わせ対応により、顧客満足度を上げたい。 ■解決方法 過去の問い合わせ対応における資産を活用した辞書型チャットボットを実装する。 ■振り返り 過去の問い合わせの内容について自動応答を実現した。業務自動化では、初心者で平均40分、熟練者で平均10分かかっていた作業を平均30秒まで短縮できた。 ■今後 UIの開発、AI-OCRの利用、生データ保存の改善を行う。
▶本プログラムの詳細はこちらから www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム7>DX 陶磁器( Deluxe Ceramics ) 伝統工芸品(陶磁器)のDX化〜粘土生成と風鈴の分析〜 ■課題 年々事業者数・従業者数が減少しており、事業継承が課題となっている。 ■解決方法 身近に感じてもらう土鈴づくり体験を提案。 ■振り返り 収録した音声を周波数変換し、ピークの周波数や形状に着目することによって音の評価が可能であることを示した。 ■今後 土鈴の出来栄えを評価できるAI システムの構築を行う。将来的には、土鈴を題材にした「陶芸体験×AI評価」を行うイベントを開催。陶磁器を身近に感じてもらい、地域貢献と伝統産業の継承に貢献することを目指す。
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム4>チャットフューチャー( Talk AI ) hatGPTを用いた顧客対応 チャットボットの開発 ■課題 営業担当者が作成しているお役立ち情報は、情報量が多く、検索に手間がかかるため、うまく活用されていない。 ■解決方法 ChatGPTを用いて、会社内での情報共有をサポートするAIチャットボットを開発。 ■振り返り 概ね業務に役立ちそうだという評価をもらった。 ■今後 ユーザインタフェースの改善 ChatGPTのプロンプトの改善 お役立ち情報の更新
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム3>コンクリート 研究チーム( Concrete Students ) コンクリートのひび割れ予測(ひび割れ幅・長さの自動計測) ■課題 被災した建物の被害調査には、多くの専門家・技術者が現地調査を行なわなければならない。調査は危険も伴う。 ■解決方法 離れた場所から撮影し、AI により検出。前回は、実験で得られた画像を用いてひび割れの有無分類と長さ算出まで実施した。今回は、ひび割れの画像を用いた画像処理により、ひび割れの角度を求めて幅を算出するプログラムに拡張する。 ■振り返り 実験で得られたデータを画像処理によりひび割れ角度を検出できるプログラムを作成した。実測値と算出値を比較した結果、角度:+2°、幅:-0.12mm差の正確が得られた。 ■今後 時間経過ごとのひび割れを予測するプログラムを開発する。
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム2>問い合わせJABOT (QA JABOT) JAL整備本部 /JALエンジニアリング『問い合わせ Chatbot』 ■課題 総務部へ業務規則についての問い合わせが殺到し、本来の業務に支障が出ている。 ■解決方法 専用Chatbotを開発し、事務作業負担の軽減、業務効率化を図る。 ■振り返り 事前にアップロードしたPDFファイルの内容から、AIが質問にあった回答をする問い合わせChatbotを試作できた。 ■今後 課題として残った、質問文の文字数制限やPDFの情報量の問題、AIが表の内容を誤認識してしまう問題への解決を目指す。
▶本プログラムの詳細はこちら www.kurume-it.ac.jp/ai/ ▶発表動画のフル動画はこちら czcams.com/video/MtcMQcHMf-4/video.htmlsi=tGNWlBtAmoNu8fMp 久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習(PBL)に注力した教育を実践しています。 <チーム1>国内安全第一( National safety first ) AIや ARを用いた建築現場における危険予知活動の支援 ■課題 建設現場におけるはしご、脚立、立ち馬等による事故は2011年から2015年までの5年間で、162件発生。その半数は重傷事故であり、5名の死亡者を数える。 ■解決方法 顔認証による作業員認識。 危険動画視聴アプリによる注意喚起。 骨格検知による危険動作の認識と危険通知。 カメラによる安全服装チェック。 危険な領域への接近を検知しアラームを鳴らす。 危険検知と連動した骨伝導による危険通知。 ■振り返り 認識したそれぞれの作業員に服装チェックや作業内容確認、危険の警告を施し、安全に作業ができるようになった。 ■今後 顔認証の精度を上げる。危険領域に立ち入る前にアラームを出せるようにする。
いい素材が見つかりました
最強にいい
分かります
当時の築城に参加した人たちが喜んでいるでしょう。
文化遺産の記録、大切にしたいです。久留米を愛する者です。
内閣の並び方で草
福岡大学にも受からず 福岡工業大学にも受からず 九州産業大学すら受からなかったからでは?
素晴らしい復元ですね😊ICT技術がこんなにも進化したのだから、現存する建物を保存する城、実際に建物を復元する城、そしてVRで在りし日を復元する城があって良いと思います🎉
よくぞここまで本格的復元しましたなぁ。
本音じゃないだろw ここしか入れなかったからでしょw
超難関大学やん!
超難関大学やん!
超難関大学やん!
めちゃくちゃきれいになってる
英語はbe動詞から!
モビリティ事業で久留米市から補助を受けています。
坂口カンナちゃーん
あの頃とは別の学校みたい
潰れろーーーーー!!!!! さっさと潰れろーーーーー!!!!! こんな底辺大学に行く奴はオワタぞーーーーー(^∇^)
凄すぎ‼️