Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
人工知能ゼミ03 /aizemi03
Search
Kazuhisa Fujita
November 14, 2024
Education
230
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
人工知能ゼミ03 /aizemi03
Kazuhisa Fujita
November 14, 2024
More Decks by Kazuhisa Fujita
See All by Kazuhisa Fujita
情報処理工学問題集 /infoeng_practices
kfujita
2
870
人工知能ゼミ1-ガイダンス- /aizemi01
kfujita
2
180
人工知能ゼミ02 /aizemi02
kfujita
0
210
人工知能時代の到来/IntroAI
kfujita
0
600
大学生活はスマホ・パソコンとともに!安全な使い方とAIのチカラ /DigitalLiteracy
kfujita
0
160
情報処理工学14資料 /infoeng14
kfujita
0
790
情報処理工学15資料 /infoeng15
kfujita
0
450
情報処理工学13資料 /infoeng13
kfujita
1
790
情報処理工学11資料 /infoeng11
kfujita
0
880
Other Decks in Education
See All in Education
人間のために、人間と共に働く時代の終わりの始まり
frievea
0
150
Visionary Initiative: Materials-Positive Society — Evolving “Things,” empowering a positive society | Science Tokyo
sciencetokyo
PRO
0
220
Data Management and Analytics Specialisation
signer
PRO
0
1.9k
2026年度春学期 統計学 第10回 分布の推測とは - 標本調査,度数分布と確率分布 (2026. 6. 4)
akiraasano
PRO
0
200
エビデンスベースト英語教育入門:エビデンスは科学的知見(だけ)ではない,制度だ!
terasawat
0
180
0513
cbtlibrary
0
290
2026年度春学期 統計学 第7回 データの関係を知る(2)ー 回帰と決定係数 (2026. 5. 21)
akiraasano
PRO
0
270
AI-Based Speaking Assessment of a Short-Term Study Abroad Program
uranoken
0
460
学習者データを「見る」:外国語教師のためのデータの入力、分析、解釈方法
uranoken
0
280
プロポーザルを書く技術とアンチパターン/proposal-writing-and-antipatterns
moriyuya
14
3.7k
NDIAS Automotive / IoT CTF 2026 Recap - Keyfob & OSINT
himitu23
0
320
医師がスタッフに AI を教えるとき、どんな内容を話しているか
osawaux
1
110
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.8k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.6k
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.3k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
10k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
810
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.3k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
590
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
280
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.5k
Transcript
人工知能ゼミ テーマ3 試験問題を解かせる 公立小松大学 藤田 一寿 Ver. 20251030
やること • 対話型人工知能に臨床工学技士の国家試験を解かせ、どれだけ人工知能 が問題を解けるのか検証する。 • 検証結果を発表する。 • ねらい • 対話型人工知能の知識の限界や問題形式への対応の限界を知る。
• 対話型人工知能を正解に導くノウハウを習得する。 • 対話型人工知能の回答の性質を知る。 • 以上を通し、対話型人工知能との会話の仕方を習得し、活用方法のヒ ントを得る。
演習手順 1. 班分け 1. 2から4名の班に分かれる。 2. 班ごとに過去問を渡す。 3. 人工知能が問題を正答しやすい指示の方法を模索する。 4.
班ごとに配られた過去問を班メンバーで分担して解く。 5. 間違えた問題に対し、指示の仕方を変えることで正答できるか確 かめる。 6. 結果は、各班ごとにプレゼンテーションしてもらう。
スケジュール 1. 班を決める。効果的な指示を模索する。 2. 過去問を解かせる。 3. 過去問を解かせる。プレゼンテーションを作る。 4. プレゼンテーション。 皆さんの進度に合わせ回数を増やすかもしれません。
報告事項例 • 使用した人工知能 • 使用したプロンプト(指示) • 正答率を上げるためにした工夫など • 正答率(分かれば問題のジャンル別正答率) •
間違いの例や特徴(どのジャンルの問題が間違えやすいかなど) • 間違えた問題を正答させるための方法
画像を人工知能に渡すやり方(Geminiの場合) ここに画像をドラッグする 画像が読み取られたら図のよ うなアイコンが出てくる 画像の読み取りに成功したら 送信ボタンを押す。 回答が出てくる。 正しい保証はない。
工夫例 • 人工知能に問題の画像を全て渡した場合は正答率が下がりそうです。 • 図の問題では、問題文をすべて含む画像を人工知能に渡すと正解できま せんでした。 • 一方、回路のみの画像を渡しその回路の解説をさせた後、正しい波形を 選ばせると正解しました。 これを人工知能に渡すと間違える。
この回路を何か尋ねる。 正しい波形を尋ねる。 この順番に人工知能に問うと正解する。
実験における注意 • 性能評価は一定の条件で行うことで、実験結果の信憑性が増す。 • 幾問かAIに問いてもらい、どういう質問のやり方が良いか、どのような プロンプトが良いか決め、全ての問題に対し同じやり方で解く。 • まずは有効なプロンプトを見つける。 • 有効な人工知能への問題の渡し方を見つける。
• 例 • 全ての問題を画像で渡して解いてもらう。 • 文章しか無い問題はテキストで、画像付きの問題が画像で解いてもらう。 • 問題はテキストで、図は画像で渡し、解いてもらう。 • 問題の解説をしてもらったあと、解いてもらう。 • 見つけた、有効な方法を用い、同じ手順で問題を解く。
注意 • ログインしないで用いるChatGPTは画像を扱えないので、電子電気 回路などの画像付きの問題は解けない。 • 画像付きの問題は、すでにアカウントがあるGoogleのGeminiを用 いるか、ChatGPTのアカウントを作って使う必要がある。 • 仕様は日々変わるため、臨機応変に対応する。