Neural Nets & Raspberry Pi Android

Neural Nets & Raspberry Pi

提供元: Coddykit App
AIを実践的に学ぶ:Pythonを使ってニューラルネットワークを構築し、Raspberry Piにデプロイする。

特徴と機能

AI Labは、ブラックボックスやTensorFlowを使わずに、機械学習の基礎から実践的に学ぶことができます。ニューラルネットワークをニューロンを一つずつ構築し、3D空間で学習の様子を観察した後、学習済みのモデルをシミュレーションされたRaspberry Piにデプロイし、Pythonを使って実際の回路を配線します。AI教育は、実際に見て触れることができるものです。

多くの「AI学習」アプリは、スライドとクイズを提供するだけです。AI Labは、エンジンそのものを提供します。すべてのニューロン、重み、勾配ステップは、他社のライブラリをラップしたものではなく、ゼロから記述された小さな決定論的アルゴリズムによって計算されます。ネットワークがリアルタイムで学習し、失敗し、改善していく様子を観察し、その後、規模を縮小して実際の組み込みロジックで実行します。

まずは基礎から始めましょう。ニューロンとは何か、重み、バイアス、活性化関数がどのように連携して機能するのか、そして一つのニューロンがどのように決定線を描くのかを学びます。次に「Learning by Falling」へ進みましょう。「Loss Valley」ラボでは、モデルのエラーが3D地形としてレンダリングされ、学習率を微調整するたびに勾配降下法が坂を下っていく様子を観察できます。続いて「Deeper Minds」へ。隠れ層を重ねて、直線では解けない螺旋状の境界をネットワークが包み込む様子を観察します。

モデルが動作するようになったら、「AI Lab」で、ほとんどのコースでは省略されている「実行可能なサイズに縮小する」方法を学びます。「Shrinker」ラボでは、ネットワークを元のサイズの数分の一にまで量子化します。「Chip」ラボでは、実際のint8推論を実行することで、組み込みエンジニアが直面する精度、サイズ、速度のトレードオフを体感できます。その後、「Raspberry Pi Workbench」へ。仮想コンポーネントを接続し、gpiozeroを使って3DのRaspberry Pi Picoシミュレーション上で実際のPythonコードを記述します。LEDを点滅させたり、信号機をシーケンス制御したり、PWMでフェードイン・フェードアウトさせたり、ボタンを読み取ったり、5つのLEDで構成されたナイトライダー風のバーをスイープしたりできます。ハードウェアを購入する必要も、ボードを壊してしまう心配もありません。

できること

• ニューラルネットワークの基本原理(ニューロン、重み、バイアス、活性化関数、損失関数、勾配降下法)を、コードを書く前に学びましょう。

• 学習の様子を3Dで観察できます。Loss Valleyラボでは、勾配降下法を回転させて探索できる3D空間として表現します。

• 直線では解決できない問題を解決できます。Decision Surfaceラボでは、初心者から上級者まで、プリセットされた設定で螺旋状の境界線をモデル化します。

• 実際のモデルを縮小できます。学習済みのネットワークを量子化して、何が犠牲になったのかを正確に確認できます。

• 実際の推論を実行できます。int8モデルをシミュレーションされたチップにデプロイし、精度、サイズ、速度のバランスを取ります。

• Raspberry Piを配線してコーディングできます。内蔵エディタで、実際のP​​ythonとgpiozeroを使って、シミュレーションされたPi Pico上に回路を構築できます。

• 初めてのLED点滅から、5つのLEDを使ったナイトライダー風のスイープまで、5つの入門電子工作プロジェクトに取り組みましょう。

• XPを獲得し、レベルアップして連続記録を積み上げ、モデル動物園の豊富な実績を解除しましょう。

• すべてが1か所に集約されています。「学習」「ラボ」「Pi」「アワード」のタブからアクセスできます。

• オフラインで自分のペースで学習できます。すべてのレッスン、ラボ、プロジェクトはデバイスに保存されます。

その正体を明確に

ニューラルネットワークエンジンは、学習と可視化のために構築された、実際に動作する実装です。瞬時に学習できるほど小さく、完全に説明可能な状態を維持します。これは、本番環境で使用される機械学習フレームワークではありません。ここで使用されているRaspberry Piは、安全でハードウェア不要の学習のための詳細な3Dシミュレーションです。部品を購入する必要も、ボードを破損するリスクもありません。作成したPythonコードは、後で実際のRaspberry Piで構築する場合にも引き継がれます。

無料&プロ

AI Labは無料で始められます。ニューロンと勾配降下法の最初のワールドレッスン、ロスバレーラボ、そして最初のRaspberry Piプロジェクトは無料です。


AI Lab Proでは、すべてのワールド、Decision Surface、Shrinker、The Chipを含むすべての3Dラボ、すべてのPi Workbenchプロジェクト、そして広告なしの快適な学習体験など、すべてのカリキュラムをご利用いただけます。月額プランまたは年額プランからお選びください。年額プランには無料トライアルが含まれており、長期的に見るとよりお得です。サブスクリプションは解約されない限り自動的に更新されます。ストアアカウントでいつでも管理または解約できます。

ニューロンから勾配、そして実際に動作する回路まで――AI Labは、AIと組み込みエレクトロニクスを単に読むだけでなく、実際に理解するための最速の方法です。

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Coddykit
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バージョン:
1.2.0 最終更新日: 2026-07-28
バージョンコード:
1785205321
作成日:
2026-07-27
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