11/2の作業報告



11月2日の作業報告

会社での作業：

1.3Dプリンターを用いたZoom三脚台の作成

Fusion360を使って、軽くデザインを変更した円柱のsltファイルを3Dプリンターにエクスポートし、Zoomの三脚台を作成して頂きました。(完成に十数時間かかる)

2.AIやIoTについての説明

パワーポイントを用いて、AI、機械学習、深層学習についての説明をして頂きました。

3.Jetson Nanoのセットアップ・ケース作成

自宅で行ったセットアップの動作チェックと、自力で作成できなかったJetson Nanoのケースを作って頂きました。

4.SSHでJetson Nanoを操作する方法

iOSとWindowsにおけるSSHを使ったJetson Nanoの操作方法を学びました。

5.Arduinoと組み込みの説明

Arduinoをパソコンにセットアップして頂き、各種の組み込み用の機器などの説明をして頂きました。

6.ベイズ理論や数理モデルの書籍の貸し出し

AIやIoTの概要を理解するための書籍を貸し出して頂きました。


自宅での作業：

早速貸し出して頂いた「図解・ベイズ統計「超」入門」という書籍を用いてベイズの定理と統計の関係を理解しました。「AかつB」＝「BかつA」という誰もが当たり前に理解している前提条件から、誰も思いつかない定理を生み出したことにはコロンブスの卵のような凄みを感じました。また、人間の経験や知恵との相性がいいのもベイズの定理の面白いところだと思います。例えば、曇りの後はだいたい雨だからこの事前確率には0.8を設定してみようなどといった経験的な予測を実際の計算に取り入れることができたり、古いデータを新しいデータの事前確率として再活用することができたりします。非厳密的にみえるようなものでも意味のある値として利用できるからAI開発や深層学習などといった様々なデータを使う分野でもベイズの定理は重要な役割を果たせてるのかなぁと考えました。それと、高校時代に僕の頭を悩ました定期テストの条件付き確率もベイズの定理があればもっとスマートに短時間で解くことができたのになぁと思いましたし、今の高校生に教えてあげたら確率の世界をもう少し広い視野で俯瞰できるのではとも思いました。また、今回貸し出して頂いた本は会話形式でイメージしにくい抽象的な部分も分かりやすく説明されていたので、思ったよりさらっと読み終えることができ、ベイズの定理の概要もしっかり掴めたので次はもう少し理論的な内容のものも読み進めたいなと考えています。

今回の書籍：図解・ベイズ統計「超」入門 涌井貞美著



コメント

  1. wiwao2020年11月4日 18:42

    こんな感じで作業の記録と感想を書いて言って下さい。

    返信削除

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

Unity ReflectとAutodesk Revitを用いた3DデモとARについて(追記)

イメージ
 前回のブログで3Dモデルを床に接地した状態の実寸でAR表示することについての追記をさせて頂きます。Unity Supportさんからの再返信が今朝届いたので、その内容についてもまとめたいと思います。 3Dモデルを配置する際に原点をGLにする必要がある、とした前回のご報告に引き続いて、Corner matchモードを上手く使いこなせていないことが分かりました。 Corner matchモードについて(19分46秒~) Corner matchモードについて簡単に説明すると、床・壁A・壁Bの３つを指定することにより基準点となる座標を設定し、その頂点をリアルな場所と合わせることによりAR再現をすることができるものです。 このように各要素を選択してあげると動画のようにAR表示することができる機能がCorner matchモードになります。 また、このモードを使用してAR再現するならば、現場にあるものをモデル化し基準点となるものを設置しなければなりません(今回の動画でいうところの壁が基準点となっています)。 ということを踏まえて前回までの内容を振り返ると、AR再現する際に基準点となるものがありませんでした(キュービクルのみ)。これでは、Corner matchを用いてAR再現することはできませんし、実物サイズで表示することもできません。また、Unity Supportさんからご指摘された内容は、もし現場に基準点となるものが存在していなかったとしても、現場に存在する何かをBIMでモデル化し基準点として用いる必要があるとのことでした。 つまり、キュービクルだけをAR表示するのではなく、キュービクルを実際に接地する場所付近に存在する適当な物体をモデル化し基準点として用いる必要があるとのことでした。 これをすることができれば、3Dモデルが宙に浮いたり、物体のサイズが変わってしまうこともなくなるようです。 以上がUnity Supportさんにお尋ねし、現時点で考察することができるご報告になります。 まとめると、RevitやSketchUpを用いるときに、キュービクルなどの目的の物体だけを設置するのではなく、周囲の壁や柱などの基準点となりうるものも配置する必要があるようです。
続きを読む

~11/15までの活動報告

イメージ
 Jetson Nanoのセットアップについて、SDカードをフォーマットしてSwapfileを作成するところまで進めていましが、やはりopencvのバージョン確認のところで躓いてしまい、再度SDカードの初期化を行いました。ご指導頂きながら、opencvのバージョン確認、YOLOのテストまで終えることができたので、ここまでの記録をまとめたいと思います。 まず、opencvのバージョン確認について セットアップの初めのころは作業手順がばらばらであったためにエラーが出ているのかと思っていましたが、今回のバージョン確認で原因が分かったように思います。 前回の作業報告でnanoについて理解が深まったと書いていましたが、まだ甘かったようです。 build_opencv.shファイルの編集の際に、テキストエディタ―ではなく、nanoで書き換えるということを学んで、自宅で実践しましたが、 $nano build_opencv.sh このコードの返答は、空のファイルのみで何のコードも書かれておらず、編集不可能でした。この理由は単純でbuild_opencv.shが存在するディレクトリで上記のコードを入力する必要があったのに、デスクトップなどの適当なディレクトリで、 $nano build_opencv.sh と入力していたからでした。 そこで、ディレクトリをbuild_opencv.shが格納されているnano_build_opencvに変更しnanoを開くと編集可能になりました。同様のミスがのちのYOLOインストールのとき、.bashrcの編集の際に起きてしまいました。 次回からは、実行するファイルは現在のディレクトリに存在するのかしっかり確認してから作業していきたいと思います。 このような問題を解決した後は $./build_opencv.sh と入力して6時間ほど待ち、最後のバージョン確認へと移るわけですが、 $python >>>cv2.__versiion__ の結果は前回と同じく 'cv2' is not defined でありました。 エラーの原因としては色々考えられたのですが、最終的には、 >>>cv2.__version__ の前に >>>import cv2 を入力する必要がありました。 $py
続きを読む

11/4の作業報告

イメージ
  11月４の作業報告 会社での作業： 1.VRの体験 2m四方の空間でVRをセットして頂き、Google Earthのストーリービューと連携することで世界各国の様子を見ることができました。初めてのVRであったので、バーチャルの感覚に最初は戸惑いましたが、貴重な体験をさせて頂きました。また、VR技術には高度な計算処理が備わっており、人間が仮想空間でも不快に感じないように設計されているそうです。例えば、右の方向に振り向くスピードにバーチャルの視界が追い付かなければ、人は違和感を感じてしまいますが、ジャイロやそのほかの部品の処理を上手く設定することで、より現実的な世界を楽しむことができます。 2.Jetson Nanoのセットアップ Jetson Nanoのパフォーマンスを上げて、処理が固まったりすることを防ぐために以下のコマンドをはじめに打ち込みました。 $ sudo nvpmodel -m 0 $sudo jetson_clocks この二つをコマンドすることでFANの速度を最大化でき、処理速度が上がるそうです。 この他にもいろいろコマンドすることがあるので調べながら確認していきたいと思います。 3.コンパイル言語とスクリプト言語について コンパイル言語：JavaやC言語など スクリプト言語：JavaScriptやPythonなど 今までこの二つの違いについてあまり深堀せず、スクリプト言語の方が扱いやすく簡単なんだろうぐらいにしか考えていませんでした。 ご説明して頂き自分でも調べてみたところ、スクリプト言語を用いた場合、処理を実行しながら、人間に打ち込まれたプログラムを機械が分かるように翻訳していきます。動作が同時進行であるので、何万行といった式を処理していく場合は、コンパイルするのに多くの時間をとられてしまうので実行速度が遅くなるそうです。ただ、比較的少ない処理数であれば、処理速度には問題なく動作するようです。僕もJavaScriptを使ってプログラミングしていたころは、数百程度のコード処理では、動作のスピードが気にかかったことはなかったです。 対して、コンパイル言語を使うと、機械が分かるようにすべてのプログラムを機械が分かるように翻訳してから他の処理を行うので、コンパイルと処理が同時進行することはありません。そのため、何万という長文のコードを実行する場合でも処理
続きを読む