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箱庭小AI

SHIN TOMURA

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App Store 評価: ★ 5.0 (1件)

対応
iOS

どんなアプリ?

Hakoniwa AIは、インターネット上のAIとチャットするだけのありふれたアプリとは異なります。初心者でもゼロからAIの仕組みを実践的に学べるように設計された、ポケットサイズの完全オフライン機械学習実験室です。 世の中が巨大なクラウドAIで溢れかえる中、Hakoniwa AIは逆の道を歩みます。クラウドの神様に答えを尋ねるのではなく、あなたの手のひらで「小さな頭脳」を育ててみませんか?このアプリでは、学習プロセスを観察し、間違いを分析し、人工知能の隠されたメカニズムを視覚的に理解することができます。 [主な機能]

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Hakoniwa AIは、インターネット上のAIとチャットするだけのありふれたアプリとは異なります。初心者でもゼロからAIの仕組みを実践的に学べるように設計された、ポケットサイズの完全オフライン機械学習実験室です。 世の中が巨大なクラウドAIで溢れかえる中、Hakoniwa AIは逆の道を歩みます。クラウドの神様に答えを尋ねるのではなく、あなたの手のひらで「小さな頭脳」を育ててみませんか?このアプリでは、学習プロセスを観察し、間違いを分析し、人工知能の隠されたメカニズムを視覚的に理解することができます。 [主な機能] Kaggleスタイルのデータサイエンス体験 (新機能!) データサイエンティストの分析プロセスをスマホで再現。巨大なCSVデータセットをインポートし、欠損値の補完や不要な列の除外などのデータ前処理を自動で実行。学習済みモデルを使って一括推論を行い、提出用ファイルを作成する本格的なデータ分析を完全オフラインで体験できます。 画像生成(VAE)を体験 変分オートエンコーダ(VAE)を学習させて、16x16のピクセルアートを生成します。潜在空間のスライダーを調整して、AIがどのように画像をブレンドし、滑らかに変形させるかを確認できます。現代の画像生成AIが視覚データをどのように「想像」し、構造化しているかを実践的に理解できます。 テキスト生成の仕組みを理解 純粋な数学から言語が生まれる瞬間を観察しましょう。小規模な言語モデルを学習させ、1文字ずつテキストが生成される様子を確認できます。次の文字の確率分布を正確に表示し、現代のテキストAIがどのように単語を予測しているかを体験を通して学べます。 AIの思考を視覚化 (決定木とランダムフォレスト) AIがどのように意思決定を行っているか疑問に思ったことはありませんか?そのロジックの分岐経路を正確に視覚化します。決定木のルートをたどって結論に至る過程を確認したり、ランダムフォレストを探索して、複数の木がどのように多数決を行い、より賢い予測を行っているかを理解できます。 初心者のための視覚的分析 「ブラックボックス」の謎を解き明かします。数値予測用の散布図や、分類タスク用の混同行列を使用して、AIのパフォーマンスを視覚的に検証できます。AIがどこに自信を持ち、どこで混乱しているかを正確に把握できます。 本格的な学習体験 単なる「ごっこ遊び」ではありません。AIが段階的に学習していくにつれて、誤差率がリアルタイムで更新されるのを確認できます。AIに教え、設定を調整する難しさを通して、データサイエンスの真髄に触れることができます。 100%オフラインとプライバシー保護 行列演算とニューラルネットワークの学習はすべてデバイス上でネイティブに実行されます。機内モードでもデータ通信なしで完璧に動作するため、安全でプライベートな学習用サンドボックスとして最適です。 コードの中身を覗く (対応モデルのみ) AIの中身がどうなっているか気になりませんか?数値予測やテキスト生成などの対応モデルでは、学習済みのAIを生のC++、Python、Dart、Rustコードとして書き出し、その内部の数学的構造を読むことができます。 学生、プログラミング初心者、そしてAIの裏側がどうなっているか好奇心旺盛なすべての人に最適です。自分だけのAIを育て、その思考を観察する喜びを体験してください。

編集部 PICK UP

Nib

聞き取れるメモ帳。録音すると AI が議事録・要約・次の一手に整えてくれる。

情報

バージョン
3.1.8
最終更新
2026/04/23
リリース
2026/02/27
サイズ
27.3 MB
必要環境
iOS 13.0 以降
対応端末
iPhone、iPad
対象年齢
4+
対応言語
英語
最新バージョンの更新内容

※このアプリは外部API不使用、完全ローカル実行のAI学習シミュレーターで、すべてオフラインで完結しています。 ・全データの統計集計(最大1,000項目までのユニーク数リミッター付き)と最小・最大・平均値の算出方法の微調整により、大規模データでの分析精度を向上しました。

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