Category Archives

Archive of posts published in the category: プログラミング

【4 月号】RGB 5×7ドットマトリクスLEDを使うための基礎 【前編】

 1年ほど前に、秋月電子が「表面実装用フルカラー RGB-LED」を、1個10円で販売しました。

 ところが、このLEDは1辺1mmの正方形で、極めて小さく、単体では扱いにくいものでした。
 そこで、これを基板上に「5×7」で並べた「ドット・マトリクスモジュール」(8.5×18×1.4mm)を、500円で販売しました。

 ユニークなパーツなので、その基本的な使い方を解説します。

【4 月号】「音」の「方向」を見る

 「音」の方向による、「音圧」の違いを検証します。
 「微分方程式」と「直交関数」を使って、“観測点の「位置」”と“一定方向へ流れる平面波の「角度」”から、「音圧」を求めてみましょう。

【4 月号】PythonのAI開発ツール「Keras」でAIを作る

 前回は、「時系列情報」を記憶しておくことができる「LSTM」とはどういうものかを説明しました。

 ここでは、「LSTM」を用いて、「“我輩は猫である”の小説を作るAI」を作ってみようと思います。
 今回は、データを準備するところまでになります。

【4 月号】「Jupyter Notebook」レシピ

 今月は、第二次世界大戦のときにドイツが使っていた暗号機「エニグマ」と同じ仕組みを使って、文字を暗号化するプログラムを紹介します。

 「エニグマ」の暗号化の基本は、文字列の「マッピング」です。
 あらかじめ決められた「対応表」(暗号表)に基づいて文字を置換します。
 対称に置換されるので「暗号化」と「復号化」の方法は同じです。
 つまり、「暗号化」した文字を同じ暗号機に入れると、「復号」できます。

【3 月号】PICで128×32 RGBドットマトリクスLEDカラー表示【後編】

 後編である今回は、そこに使われている「RGBドットLEDパネル」を使った「128×32」の「方向幕」を作ってみることにしましょう。

 また、その「方向幕」に表示するパターンを簡単に作るための、「方向幕データ入力用」のパソコン・アプリも紹介します。
https://www.youtube.com/watch?v=aIZscXYwQrU

【3 月号】音の回折「キルヒホッフの積分定理」と「レイリー積分」

「音波」が、障害物などに回り込んで伝わる「回折現象」について、「キルヒホッフの積分定理」から解析します。

【3 月号】「アマゾン・アレクサ」用スキル開発記

 約1年前に、アマゾンから「アレクサ」の招待状が届きました。
 面白そうなのでさっそく購入しましたが、設定や「スキル」※の開発に苦労しました。

 そのときの備忘録を整理してみました。


 あれから1年以上経過したので、最新の「アレクサ」とその開発環境では古くなってしまった情報があるかもしれません。
 しかし、「スキル開発」の「アプローチ」や「考え方」「開発したスキルのソース」などは参考になると思います。

【3 月号】PythonのAI開発ツール「Keras」でAIを作る

 前回は、「深層学習」を用いない従来の「時系列データ予測」の手法を試してみることで、「深層学習」の手軽さを体感しました。

 今回は、「時系列情報」を記憶しておくことができる「LSTM」とはどういうものなのかを説明します。
 また、「時系列」を取り扱える「LSTM」以外のネットワークも紹介します。

【3 月号】「Jupyter Notebook」レシピ

 今月は、機械学習の「アルゴリズム」を使って、フォルダにまとめられている画像を分類するプログラムを作っていきましょう。

 このプログラムは、「original」フォルダに写真を入れておくと、その写真を指定したグループ(この例では4グループ)に分類して「dest」フォルダに格納します
(どのように分類されるかは、図1を参照)。

【3 月号】「Docker」を活用する

 「Docker」の本命とも言えるコンテナは、従来の仮想サーバとは異なり、“破棄されるのが前提”のものです。
 そのため、ログのような、消失すると困るデータをコンテナ内に入れておくのは、危険です。

 ここでは、コンテナ内のあるディレクトリを、「マウントポイント」として設定するところからはじめ、コンテナを破棄してもデータを失わない方法を学んでいきます。

【2 月号】PythonのAI開発ツール「Keras」でAIを作る

 前回は、「Keras」を用いて「国際線の乗降客数」を予測してみました。

 今回は、「時系列データ」を予測するときに考慮しないといけないことを紹介します。
 前回用いた「深層学習」の手法と「機械学習」を使わない「時系列データ予測」の手法の比較をしていきましょう。

【2 月号】「Jupyter Notebook」レシピ

今月は、「ファイル」を「ナンバリング」して、「リネーム」するプログラムを作っていきましょう。

【2 月号】Cloud Text-to-Speech

「Cloud Text-to-Speech」(クラウド・テキスト・トゥ・スピーチ)は、Googleが開発した「自然な声で喋る出力エンジン」です。
このAPIが、2018年9月に一般公開されました。その使い方を見ていきましょう。

ログインする

月号

I/OWEB版について

※該当月の記事を読むには、その号に掲載してあるIDとパスワードが必要です。
※はじめにお読みください
※有料分について