- チーム番号: （21）
- チーム名: （Error404 TeamName NotFound）
- プロダクト名: （Non-Cog Learning Platform）
- メンバー: （・ロホマン シャヒン ・秦拓夢）
- デモ URL: https://app.34.107.156.246.nip.io
- プレゼン URL：https://docs.google.com/presentation/d/1j2Pcs6XvNc8kOFk2TyW4EIe7R02yZR7A8TDWOpeuKi8/edit?usp=drivesdk
AI 駆動型非認知能力開発による教育革命
NonCog は、先進的な機械学習、リアルタイム感情分析、適応学習アルゴリズムを通じて非認知能力開発を革命する最先端の AI 駆動学習プラットフォームです。エンタープライズグレードのアーキテクチャで構築され、Google Kubernetes Engine にデプロイされた NonCog は、パーソナライズ教育の未来を表しています。
- 🧠 AI 駆動適応学習: 強化学習（DQN/A2C）によるリアルタイムパーソナライゼーション
- 😊 感情分析: 高度な顔表情認識とセンチメント分析(実装予定)
- 🎮 ゲーミフィケーション学習: やり抜く力と協調性を育成する魅力的なゲーム形式の課題
- 📊 リアルタイム分析: MLflow と Grafana による包括的な学習分析
- ☁️ クラウドネイティブアーキテクチャ: Google Kubernetes Engine 上のスケーラブルマイクロサービス
- 🌐 アプリケーション: https://app.34.107.156.246.nip.io
- 📖 API 文書: https://api.34.107.156.246.nip.io/docs
- ⚡ Next.js 14 App Router による最適パフォーマンス
- ⚛️ React 18 TypeScript による型安全性
- 🎨 TailwindCSS レスポンシブデザイン
- 🔐 JWT 認証 ミドルウェアベース認可
- 🚀 FastAPI async/await による高パフォーマンス
- 🐍 Python 3.11 モダンな非同期パターン
- 🗄️ PostgreSQL 非同期 SQLAlchemy
- ⚡ Redis キャッシュとセッション管理
- 🔒 JWT セキュリティ bcrypt パスワードハッシュ
- 🧠 PyTorch ディープラーニングモデル
- 🤗 Transformers NLP タスク
- 🎯 強化学習 (DQN/A2C アルゴリズム)
- 😊 コンピュータビジョン 感情分析（未）
- 📊 Scikit-learn 従来の機械学習
- ☁️ Google Kubernetes Engine (GKE) 本番デプロイメント
- 🗄️ Google Cloud SQL マネージド PostgreSQL
- 📦 Google Artifact Registry コンテナイメージ
- 🔒 SSL/TLS マネージド証明書
- 📊 Prometheus & Grafana 監視
- 🔬 MLflow ML 実験追跡
# パーソナライズ学習パスのための強化学習
class AdaptiveLearningEngine:
def __init__(self):
self.dqn_model = DQN(state_size=100, action_size=50)
self.emotion_analyzer = EmotionAnalyzer()
def optimize_learning_path(self, student_profile, performance_data):
# AI駆動コンテンツ推薦
return personalized_curriculum- 顔表情認識 コンピュータビジョンを使用（未）
- 学習インタラクションのセンチメント分析
- 感情状態に基づく適応フィードバック
- AI インサイトによるモチベーション最適化
- バッジと報酬による実績システム
- チームワークスキルのための協調チャレンジ
- 視覚分析による進捗追跡
- ソーシャル学習機能
- Grafana による学習分析ダッシュボード
- MLflow による ML 実験追跡
- Prometheus によるパフォーマンスメトリクス
- システムヘルスのリアルタイム監視
- Docker & Docker Compose
- Git
- Make (オプション、推奨)
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/your-org/team-21-app.git
cd team-21-app
# 自動セットアップ（推奨）
./scripts/setup-local-dev.sh
# または手動セットアップ
cp backend/env.local.example backend/.env.local
cp frontend/env.local.example frontend/.env.local
docker-compose up -d# 全サービス起動
make start
# テスト実行
make test
# コードフォーマット
make format
# リンティング
make lint
# データベースマイグレーション
make db-migrate- 🔬 MLflow: https://mlflow.34.107.156.246.nip.io - ML 実験追跡
- 📊 Grafana: https://grafana.34.107.156.246.nip.io - 分析ダッシュボード (admin/admin123)
- 📈 Prometheus: https://prometheus.34.107.156.246.nip.io - メトリクス収集
- 🔬 MLflow: http://localhost:5000 - ML 実験追跡
- 📊 Grafana: http://localhost:3001 - 分析ダッシュボード
- 📈 Prometheus: http://localhost:9090 - メトリクス収集
- リアルタイムパフォーマンスメトリクス
- AI モデルパフォーマンス追跡
- ユーザーエンゲージメント分析
- システムヘルス監視
- 最先端 ML モデル パーソナライズ学習のため
- リアルタイム感情分析 適応サポートのため
- 強化学習 最適学習パスのため
- マイクロサービスアーキテクチャ スケーラビリティのため
- GKE 上のクラウドネイティブデプロイメント
- 包括的監視 と分析
- 高可用性 とフォルトトレランス
- ドメイン駆動設計によるクリーンアーキテクチャ
- TypeScript による型安全開発
- 自動テスト と CI/CD
- 包括的ドキュメント
- 自動スケーリングのための Kubernetes オーケストレーション
- 信頼性のためのマネージドデータベース
- 一貫性のためのコンテナベースデプロイメント
- 運用のための監視とアラート
- パーソナライズ学習: AI が各生徒のニーズに適応
- 感情的知性: より良いサポートのためのリアルタイム感情分析
- 協調スキル: ゲーミフィケーションされたチームワークチャレンジ
- データ駆動インサイト: 包括的学習分析
- AI ファーストアプローチ: コアに機械学習
- リアルタイム処理: 即座のフィードバックと適応
- スケーラブルアーキテクチャ: 数千の同時ユーザーを処理
- モダンテックスタック: 最新技術とベストプラクティス
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Google Kubernetes Engine │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Frontend (Next.js) - ロードバランシング │
│ Backend (FastAPI) - 自動スケーリング │
│ ML Service - GPU対応 │
│ PostgreSQL - マネージドCloud SQL │
│ Redis - マネージドMemorystore │
│ MLflow - ML実験追跡 │
│ Prometheus + Grafana - 監視 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Docker Compose │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Frontend (Next.js) - Port 3000 │
│ Backend (FastAPI) - Port 8000 │
│ ML Service - Port 8001 │
│ PostgreSQL - Port 5432 │
│ Redis - Port 6379 │
│ Kafka - Port 9092 │
│ Spark Master - Port 8080 │
│ MLflow - Port 5000 │
│ Prometheus - Port 9090 │
│ Grafana - Port 3001 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
- main: 本番環境
- develop: 開発環境
- feature/*: 機能開発
- bugfix/*: バグ修正
- feat: 新機能
- fix: バグ修正
- docs: ドキュメント
- style: コードスタイル
- refactor: リファクタリング
- test: テストコード
- chore: ビルド・補助ツール
| メンバー | 役割 | 専門分野 |
|---|---|---|
| ロホマン シャヒン | フルスタック開発者 & AI エンジニア | Python, FastAPI, ML, DevOps |
| 秦拓夢 | フロントエンド開発者 & UI/UX デザイナー | React, Next.js, TypeScript, Design |
- AI 駆動適応学習
- 感情分析統合
- ゲーミフィケーション学習体験
- リアルタイム分析ダッシュボード
- コンテンツ生成のための高度な NLP
- 予測学習分析
- マルチモーダル感情分析
- パーソナライズ学習推奨
- モバイルアプリケーション
- 高度なレポート機能
- LMS システムとの統合
- 多言語サポート
🌟 教育の未来のために ❤️ で構築 🌟
AI 駆動パーソナライズ教育による学習者のエンパワーメント