Topic outline
AI-1. 現時点の人工知能はどのようなものか
タスクAI-1 : 「はじめての AI」（ユーザ登録が必要だが無料のオンラインコース）を受講し、修了証明書を取得してください。取得した修了証明書のPDFファイルを提出してください。
また、「はじめてのAI」コースを受けて気づいたこと、感じたことなどがあれば書き添えてください。
AI-2. 深層学習の基本的なしくみ
「Create a free R notebook」をクリックし、数分間待つだけで、すぐにR言語を実行して試すことができる。
（下の「R言語でのロジスティック回帰の演習ファイル」をダウンロードし、R notebook の画面上部のメニューの File - Open で、（右端の）Uploadボタンを押してアップロードし開いて、試してください）
TensorFlow Playgroundのしくみ、つまり、深層学習（ディープラーニング）に用いられるニューラルネットワークの基本的なしくみを、分かりやすく説明。
AI-4. Moodleアナリティクス
標準機能として備わっているアナリティクス
Community of inquiry
AI-8. テキストマイニングとは
KH Coder とか
AI-10. 自然言語処理ツールの活用1
- Google や IBM や ユーザーローカル などが提供している自然言語処理サービスを使うと何が分かるのかを体験する。
AI-11. 自然言語処理ツールの活用2
- Google autoML にサンプルの文章データを処理させてみる
AI-12. chatbot（チャットボット）とは
タスクAI-9 : Dialogflow （それ以外の類似のプラットフォームでもOK） などを用い、下のサンプルのように、 「こんにちは」と入力すると「〇〇です。どうもお疲れさまです」（〇〇は自分の名前かニックネーム）と答え、「さようなら」と入力すると「えー、もう行ってしまうの？」などと答える chatbot を作成し、本タスクのフォーラムにそのURLを書き込んでください。（ウェブブラウザでパスワード不要でアクセスできるものを作成してください。）
また、作成時に苦労したことや気づいたことなどがあれば、書き添えてください。
chatbotサンプル : https://bot.dialogflow.com/f78defff-b53f-4ecd-af33-1b7252ec8bf6
- chatbot（チャットボット）インターフェイスとは、LINE や Facebookメッセンジャーのように、文字を入力するインターフェイス。ただし、話し相手は、人間ではなく、コンピュータです。 chatbot = chat（おしゃべり） + bot（ロボット）。
ELIZA（イライザ）は初期の素朴な自然言語処理プログラムの1つ。ワイゼンバウムが1960年代に作成した。 chatbot の元祖とも言えるシステム。
chatbotの実例
Dialogflow（chatbotや音声アプリを作成できるプラットフォームの１つ）を利用したchatbotの作成
Dialogflow を使って chatbot 作成するには、以下のリンク先を参考にするか、「Dialogflow 使い方」などのキーワードでウェブ検索して利用方法を調べてください。
AI-13. chatbotの教育利用
タスクAI-10 : さまざまなchatbotを紹介するサイトなどで、自分の興味の近いchatbotを2つ以上選び、試用し、そのURL(または入手先URL）・概要・特長・参考になった点をそれぞれ数行以内で簡潔に、本タスクのフォーラムに書き込んでください。
課題 AI-１ : あなたが chatbotを特定の学習や教育のために用いる場合、何の学習や教育に用いますか。また、その際にどのようなことが実現できそうか、どのようなことに注意したらよいか、などについてなるべく具体的に述べて下さい。 （15点）
（タスクAI-1 と タスクAI-2 での経験も踏まえて書いてください。A4用紙で１枚以内に収まる分量にしてください。直接フォーラムに書き込んでも、PDFファイル等で提出しても、どちらでも構いません。）
種々のchatbotを紹介しているサイト
chatbotを活用した事例を含む教育工学分野の研究例 （これ以外にも見つけたら喜多に教えてください）
AI-14. VUI（音声ユーザインターフェイス）とは
タスクAI-3 :音声アプリ（Amazon Alexa, Actions on Googleなど）を、スマートスピーカーやスマートフォンでいくつか試して下さい。その内、印象的だったもの、日常的に便利だと思ったものを２つ取り上げ、それらの名称、機能、特徴を簡潔に、本タスクのフォーラムに書き込んでください。
- VUI : (Voice User Interface)。 音声を使用してコンピュータを操作できるインターフェイス。2010年代はじめごろからVUIの実用性が高くなり、とても身近なものに：
- Siri, Google Assistance のように音声でのスマートフォン操作が可能に。
- Amazon Echo, Google Home 等のスマートスピーカーも一般家庭に普及しつつある。
- テキスト入力に対して、音声入力の利点 （Pearl、2016） は：
- スピード （テキスト入力より速い）
- ハンズフリーで使用 （何かで手がふさがっていても大丈夫）
- 直感的 （普通にしゃべるだけ）
- 共感、気持ち （声はテキストメッセージよりも多くの情報を伝える）
Amazonのスマートスピーカーを持っていない人でも、自分のスマホに Amazon Alexaアプリをインストールすれば、Alexaスキルを実行できます
ちなみに、スマートスピーカーを「AIスピーカー」と呼ぶことがあるが、それはちょっと大げさかも？
AI-15. VUIの教育利用
タスクAI-4 :次の条件を満たす、VUIを用いた対話シナリオ（通常の文章、箇条書き、フローチャートなど、どのように表現してもわかりやすければOK）を設計してください。
条件１: デバイスとユーザ間で、問いと答えが3回程度行われる
条件2: デバイスからユーザへの問いかけから始まる
条件3: ユーザの発話内容によって、その後のデバイスの反応が変化する箇所がある
課題 AI-2 : voiceflow を用いた音声アプリの開発
対話を用いた教育コンテンツの簡単なシナリオ（QAのインタラクションが３回程度続くもの）を作成し、voiceflow を用いて、それを音声アプリとして実現してください。
その音声アプリ（プロジェクト）の- Downloadable link の URL
- 概要
- 工夫した点など
Alexa開発者アカウントを作成し、
Alexa Developer Console https://developer.amazon.com/alexa/console/ask にログインしてください。
スマートスピーカーでのMoodle小テスト受験（喜多研で開発）
AR-1 ARを利用した教育事例
ARのサンプルコードを実際に動かして、AR（スマートフォンでHiroと書かれた画像を認識すると立方体が表示される）を構築してみましょう。構築方法は『Get started』に具体的に書かれています。
構築できたら、こちらで確認できるようにURIを提出してください。
自身のサーバーにしデプロイしてもよいですし、下記のようなサービスを利用してもよいです。
自身が日常的に関わっている分野とその分野で役立ちそうなARの用イメージを投稿してください。次回以降、ARに関するトピックを学習しながら、その利用イメージもアップデートしていきます。
AR-2 ARの主要技術（ビジョンベース型とロケーションベース型）
構築例を参照しながら、タスクAR-1aで構築したサンプルプログラムのマーカーを別のものへ変更してください。
Marker Generatorというページで自分でマーカーを作成して利用してもよいですが、オリジナルのマーカーの場合はうまく認識できないケースがあるようです。もしどうしてもうまくいかない場合は、サンプルマーカーを利用してください。
構築できたら、こちらで確認できるようにURIを提出してください。
- タスクAR-1bで提出したAR利用イメージを今回の学習を元にアップグレードして物を提出してください。
- その際、ビジョンベース型とロケーションベース型のどちらを採用するのか、理由と共に述べてください。
AR-3 ARコンテンツと開発プロセス（WebAR）
- タスクAR-1aで構築したサンプルプログラムではマーカーを読み込むと立方体（青い箱）が表示されましたが、これを画像/テキスト/動画のいずれかが表示されるように、A-frameのドキュメントを確認しながら修正してください。
- 表示するARコンテンツは既存のリソースからダウンロードしたものでも、オリジナルのものでもどちらでもかまいません。
タスクAR-2bで提出した利用イメージを今回の学習を元にアップグレードしてください。
その際、どのようなコンテンツをARコンテンツとして表示するのか、そのコンテンツが学習効果を最大化すると考えられる理由を述べてください。
AR-4 ARグラス、人工知能、LAの発展をふまえたARの可能性
AR1からAR3で学習したことを踏まえて、人工知能、LA、ARグラス等を活用したAR利用のアイデアを投稿してください。アイデアは下記を満たすようにしてください。投稿後、少なくとも他の学習者１名の投稿に対してコメントしてください。
自身の分野において役立つものであること。
人工知能、LA、ARグラスのいずれかを含むARの将来の利用イメージについて記述していること。
実現できそうかどうかが第三者がみてもわかる程度に、開発プロセス等を説明していること。
ビジョンベース型かロケーションベース型のどちらを採用するのか理由とともに説明していること。
どのようなコンテンツ（テキスト、画像、動画、立体オブジェクト等）をARコンテンツとして表示するのか、また、そのコンテンツを利用することによって学習効果を最大化すると考えた理由を説明していること。
タスクAR4で提出した投稿に対して他の学習者からもらったコメントを元に、自身のアイデアをブラッシュアップして投稿してください。
