STEAM・AI教育製品

シニア実験キット

シニア実験キットは統合デザインを採用し、Linuxシステムを基盤に開発されており、開梱即使用が可能です。人工知能学習、データ処理・分析、データ管理をサポートしています。光、温湿度、赤外線、超音波、ポテンショメータなどの豊富なセンサーモジュールを備え、サーボモーター、デジタルチューブ、LCD表示モジュールなどの外部デバイスにも対応しており、柔軟なハードウェア制御と多様な実験シナリオを実現します。

特徴
人工知能学習
適応年齢
高校1年生から3年生
OEM / ODM カスタマイズ CE · FCC · RoHS 世界配送

製品詳細

名称: 上級実験キット


対象年齢: 高校1年生~3年生


製品紹介: 上級実験キットは一体型デザインを採用し、Linuxシステムをベースに開発されており、開封即使用が可能です。人工知能学習、データ処理・分析、データ管理をサポートしています。光、温湿度、赤外線、超音波、可変抵抗器センサーなど豊富なセンサーモジュールを搭載し、サーボモーター、7セグメントLED、LCD表示モジュールなどの外部デバイスにも対応しており、柔軟なハードウェア制御と多様な実験シナリオを実現します。


コース紹介: 付属のカリキュラムは、Pythonプログラミングの基礎から人工知能応用まで、完全な学習パスを提供します。初級段階では、Pythonの文法と基本的なハードウェア実験から始め、サーボモーター制御、赤外線警報システム、光検知、温湿度監視などの実践プロジェクトを完成させます。中級段階では、超音波距離測定、IoT通信、ウェブスクレイピング、データ処理と可視化に進み、データ分析とネットワークアプリケーション開発のスキルを養います。上級段階では、機械学習と深層学習に深く入り込み、scikit-learnとニューラルネットワークを探求して、音声認識、顔認識、手書き数字認識、広告予測などのプロジェクトを構築し、最終的にAIとIoT技術のシームレスな統合を達成します。


コースカタログ

No.コース名No.コース名
第1課Python基本構文第20課Python基礎:Numpy
第2課Python演算子第21課Python基礎:Pandas
第3課条件分岐とループ第22課Python基礎:データ可視化
第4課文字列とリスト第23課Python基礎:ウェブクローラー
第5課辞書第24課機械学習の基礎知識
第6課関数の応用第25課scikit-learnライブラリ
第7課ファイル処理第26課線形回帰アルゴリズム
第8課LEDライト実験第27課決定木
第9課キー実験第28課K近傍法(KNN)アルゴリズム
第10課サーボモーター実験第29課K平均法クラスタリング
第11課赤外線警報実験第30課音声認識
第12課光センサー実験第31課画像認識応用
第13課温湿度センサー実験第32課顔認識応用
第14課可変抵抗器実験第33課文字認識応用
第15課超音波実験第34課ニューラルネットワークと深層学習
第16課7セグメントLED実験第35課ニューラルネットワークと機械学習:古詩生成
第17課ドットマトリクス画面実験第36課ニューラルネットワークと機械学習:広告予測
第18課モノのインターネット(IoT)実験第37課ニューラルネットワークと機械学習:ジェスチャー認識
第19課インターネット実験第38課ニューラルネットワークと機械学習:手書き数字認識
第39課ニューラルネットワークと機械学習:画像クラスタリング


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