AIに活用されるApp Inventorの実例
lang
ja
date
Mar 27, 2024
slug
Post-08-ja
status
Published
tags
技術共有
summary
App Inventorでは、内蔵されているモジュールやコンポーネントを簡単に利用できます。
type
Post
App InventorはGoogle Labsによって開発され、後にMITに移管されたビジュアルプログラミング環境である。ビルディング・ブロック・アプローチを採用し、アプリケーションを素早く構築できる。App Inventorでは、マルチメディア・コンポーネント、ドローイング・コンポーネント、アニメーション・コンポーネント、センサー・コンポーネントなどの組み込みモジュールやコンポーネントを使用して、AI機能を備えたアプリケーションを作成することができる。
1:Personal Image Classifier (PIC) Expansion：独自のAI画像認識モデルをトレーニングし、画像認識・分類アプリを開発します。
人工知能AIの基本原理は、サンプルデータ（ここでは画像を指す）とデータのアノテーション情報（例えば、画像のキャラクターが喜んでいる、怒っている、泣いているなどの画像判定情報）をあらかじめ用意しておき、AIアルゴリズムの学習を通じて、入力サンプルとアノテーションをフィッティングし、最終的な学習セットデータを形成する。この学習セットデータがあれば、次に新しい画像を入力したときに、AIアルゴリズムが学習セットデータに基づいて、その画像に写っているキャラクターの具体的な表情を判定することができ、その画像を初期分類することができる。もちろん、判定の精度はサンプル数に関係するが、データのアノテーションの精度にも関係するが、特定のAIアルゴリズムにも関係する。
PersonalImageClassifier（PIC）の拡張
拡張機能のイベント、メソッド、プロパティは以下の通りです：
アプリ開発ステップ
オンラインAIモデルトレーニング、モデルデータの生成、PIC拡張機能へのダウンロード
オンラインAIモデル学習サイト：Personal Image Classifier
オンライントレーニングの詳細:Personal Image Classifier: Part 1
ここでは、トレーニングステップの一部を紹介します：
最後に、笑顔の顔文字など、新しい入力画像に対してオンラインAI認識を行うことができます：
最後に、学習済みモデルデータをダウンロードします。
App Inventor 2 は、拡張機能と AI モデルデータを使用して、画像を認識および分類します。
PersonalImageClassifier（PIC）拡張機能の使用方法については、デモを参照してください：