AI教材作成エンジン『叡示朗 AIjiro』

AIを活用したプログラミング教材を作製する、AIエンジン

『叡示朗 AIjiro』は、デジタル教材のバックエンドで使用できる、API製品です。

簡単なサンプルコードをAIが自動的にデジタル教材化します
教材化した後は、AIが、生徒に対してコード作成の指導・評価を行います
クライアントは、独自の学習教材・学習シナリオを元に、新しくAI教材を作成し、独自の学習教材として展開することが出来ます

概念図：

■AIによるデジタル教材の自動作製

『叡示朗 AIjiro』は、簡単なサンプルコードと短い文章から、自動的にAI教材を作製します。

一般的なライブラリを使った通常のPythonコードは、ソースコードをそのまま教材化が可能。

企業内の独自ライブラリなど特殊なコードも、コメントを付ければAIがそれを認識し、教材化できます。
また、AIが作成した教材コンテンツを教師が確認・修正することも可能。
オプションとして教材作成代行プランも用意しています。

サンプルコードからAI教材を作製する：

サンプルコード

vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
num_classes = 15
vgg16.classifier[-1] = nn.Linear(4096, num_classes)

batch_size = 16
dummy_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(dummy_data, dummy_labels)
dummy_dataloader = DataLoader(dummy_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

num_epochs = 10
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(fine_tune_params, lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(num_epochs):
  for inputs, labels in dummy_dataloader:
      optimizer.zero_grad()
      outputs = vgg16(inputs)
      loss = criterion(outputs, labels)
      loss.backward()
      optimizer.step()

torch.save(vgg16.state_dict(), 'vgg16_finetuned.pth')

■学習シナリオを元にAIが教材化


                          PyTorchを使って画像認識モデルの作成を行う・・・

                          ここでは「VGG16」というモデルの、事前学習・・・

                          学習のためのデータは「dummy_data」「dumm・・・

                          なおデータは、既にPyTorchのTensorオブジ・・・

■独自の学習教材として展開が可能

『叡示朗 AIjiro』が提供するのはデジタル教材のバックエンドAPIです。

実際の生徒に提示するUIや教材プログラムは、クライアント側の開発範囲です。
APIは、生徒の個人・アカウント情報などは使用しません。
クライアントは独自の学習シナリオに基づくAI教材を作製し、自社の独自教材として展開可能です。

提供範囲図：

お問い合わせ：

『叡示朗 AIjiro』の利用については、お問い合わせください。

ご購入を検討されている方へは、事前にデモンストレーション用教材へのアクセスをご提供いたします。

デモンストレーションサイトの紹介動画（Youtubeが開きます）

株式会社令和AI

AI教材作成エンジン『叡示朗 AIjiro』

■AIによるデジタル教材の自動作製

■独自の学習教材として展開が可能

お問い合わせ：