【課題#1】mBot2をAI・機械学習で制御

この課題では、AIの機械学習を利用して「グー」「チョキ」「パー」を認識し、それに基づいてmBot2を制御するプログラムを作成します。

たとえば、「グー」で左回転、「チョキ」で右回転、「パー」で停止する、といった動きを実現します。

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この課題で学べること

1. AI機械学習の基本：ジェスチャー認識モデルの活用方法を学びます
2. センサーとの連携：カメラを使用して外部データを取得する仕組みを理解します
3. 基本的なプログラムの構築：繰り返しや条件分岐といった基本的なプログラムを作成します

課題の概要

AIの機械学習を利用して「グー」「チョキ」「パー」のジェスチャーを認識し、それに基づいてmBot2を制御します。

• 「グー」：左回転
• 「チョキ」：右回転
• 「パー」：停止

使用するツール

1. mBot2
2. PC+カメラ（カメラ付きPC等）
   • 『mBlock』をインストールしたもの

機械学習とは？

機械学習（Machine Learning）とは、コンピューターに膨大なデータを与えることで、経験に基づいてパターンを学習し、自ら最適な判断を行う仕組みです。簡単に言えば、人間が繰り返し学ぶように、コンピューターがデータを使って「賢くなる」技術です。

例えば、写真の中から「猫」を見つける場合、コンピューターは「猫」の画像を大量に学び、その特徴（耳の形、体の大きさなど）を記憶します。そして、新しい画像を見たとき、その特徴に基づいて「これが猫だ！」と判断します。

この技術は、以下のような分野で幅広く応用されています：

• ジェスチャー認識：手の形（グー・チョキ・パーなど）を認識してロボットを制御する仕組み。
• 顔認識：セキュリティシステムやスマートフォンのロック解除。
• 音声認識：音声アシスタント（例：SiriやAlexa）による応答。

ジェスチャー認識モデルを作ろう

ここからは、mBlockを使ってジェスチャー認識をさせていきます。