Interface(インターフェース)2018年6月号「新人も学生も先パイもセンセイも ちゃんとはじめる学習コンピュータ［事典付き］」。コンピュータサイエンスを学びたい人向けの特集 ― 2018年05月07日 22時23分02秒
ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonから。
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本屋でみかけて、面白そうなので、買ってみた。
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B07B5Y6P9Q/showshotcorne-22/
Interface(インターフェース) 2018年 06 月号 雑誌 – 2018/4/25
CQ出版社にある紹介。
http://www.kumikomi.net/interface/contents/201806.php
Interface2018年6月号目次
いくつの記事は、最初の1ページのPDFが読めます。
特集は、「新人も学生も先パイもセンセイも ちゃんとはじめる学習コンピュータ［事典付き］」。
コンピュータサイエンスを学びたい人向けで、雑誌の性格上、ハードウェア寄りです。
Arduino, Raspberry Pi(ラズパイ)ほか、いろんな学習用のコンピュータが紹介されていて、知らんのが多い。
恥ずかしながら、Mbedやmicro:bitも初耳。言語処理系もMicroPythonやらMicroRubyもあるし、それ用の小さなコンピュータもある。
無料オンライン講座のリストも説明付きであるし、Appendix2 保存版 コンピュータ名著事典は、コンピュータ関連の勉強するのにふさわしい定番教科書がリストしてあって、便利。
アマゾンの素人評に、
「コンピュータ名著の紹介は、確かに名著だけど、ちょっと古すぎるし、そもそも今では入手できない本も多い。」
とあるが、正確ではなく、入手困難本については、ちゃんと代わりに、今の定番教科書になっている本を紹介してある。入手困難本は、できれば読んでおくといいよという扱い。
入手困難本も、今の定番教科書も、ほとんど、このブログで紹介してきた本が並んでいる。
Lispの本が3冊も入っている。＼(^O^)／
Lispハッカーだった慶応義塾大学の(故)中西正和先生の言葉で、「プログラミング教育は、最初にアセンブラとLispをやるのがいい」があるが、ハードウェアに密着したアセンブラで機械の動きがわかり、Lispでハードウェアからはかけ離れた、抽象度の高い概念で考える世界、(純粋な関数型ではないが)関数型言語の世界がわかってしまえば、他のプログラミング言語は、C++/Javaのようなオブジェクト指向だろうが、Prologのような論理型だろうが、アセンブラとLispの間にあるので、なんとかとなるという話。
個人的な経験では、この説は正しいと、強く思う。
特別企画「ウェアラブルのための組込AI生体計測の研究」も、面白かった。
機械学習、ディープラーニングのモデルは、PCで作って、分類、異常値検出、予測などをマイコンにやらせる。
使うマイコンは、PSoC 5LPシリーズのCY8C5888LTI-LP097（サイプレス）で、ラズパイなどより計算資源が少ないものを想定している。
計算資源が少ないので、画像認識はメモリ的に無理だが、心電図やセンサからのデータなら処理できるというので、心電図データや加速度センサのデータを使って、あれこれやっている。
いまや、生体信号データも、機械学習用に整備されたものをはじめ、心電図、筋電図、脳波など、いろんなものが配布されているんですね。
世の中、すごいのぉ。＼(^O^)／
以下、私信。
馬場君。いまからざっと40年前。卒論で心電図のデータを九大医学部からもらって解析したのが、懐かしいやろ。＼(^O^)／
関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/03/15/8803845
３月１４日は、円周率、π(パイ)の日。ラズパイ、Raspberry Pi 3B+販売開始。πの歴史ほか、円周率の本あれこれ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/01/07/8765164
Interface(インターフェース) 2018年02月号は、AIチップ/AIプロセッサ大特集 その２。世の中、すっかり変わっていて、浦島太郎を実感。パタヘネ本、ヘネパタ本も、オープンソースRISC版があるのね。
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/01/04/8761983
Interface(インターフェース) 2018年02月号は、AIチップ/AIプロセッサ大特集
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/01/06/8763554
ラズパイマガジン大人買い。GoogleのAIスピーカーを自作＼(^O^)／
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/08/16/8647948
これ1冊でできる! ラズベリー・パイ超入門。600円で始めるラズパイ超入門
http://iiyu.asablo.jp/blog/2018/03/07/8799640
算数&ラズパイから始めるディープラーニング、Machine Learning: A Probabilistic Perspective, Deep Learning, 深層学習、PRML Pattern Recognition and Machine Learning
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/07/16/8621588
「詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」「TensorFlowはじめました１、２」「Interface(インターフェース) 2017年08月号「算数&ラズパイから始める人気AI ディープ・ラーニング」」のことも
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/07/05/8614646
雑誌インターフェイス2017年8月号は、ディープ・ラーニング特集しかもラズパイで！ ほかの号は、IoTやウルトラ大集合やらいろいろ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/03/05/8392361
ラズパイでAI(人工知能)、Interface(インターフェース) 2017年 03 月号
http://iiyu.asablo.jp/blog/2016/12/22/8285847
雑誌インターフェース：ラズパイでスーパーコンピュータ、トランジスタ技術：IoT電池入門。スパコンもAIも中国が世界一になるそうです
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Interface(インターフェース) 2018年 06 月号 雑誌 – 2018/4/25
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Interface2018年6月号目次
いくつの記事は、最初の1ページのPDFが読めます。
特集は、「新人も学生も先パイもセンセイも ちゃんとはじめる学習コンピュータ［事典付き］」。
コンピュータサイエンスを学びたい人向けで、雑誌の性格上、ハードウェア寄りです。
Arduino, Raspberry Pi(ラズパイ)ほか、いろんな学習用のコンピュータが紹介されていて、知らんのが多い。
恥ずかしながら、Mbedやmicro:bitも初耳。言語処理系もMicroPythonやらMicroRubyもあるし、それ用の小さなコンピュータもある。
無料オンライン講座のリストも説明付きであるし、Appendix2 保存版 コンピュータ名著事典は、コンピュータ関連の勉強するのにふさわしい定番教科書がリストしてあって、便利。
アマゾンの素人評に、
「コンピュータ名著の紹介は、確かに名著だけど、ちょっと古すぎるし、そもそも今では入手できない本も多い。」
とあるが、正確ではなく、入手困難本については、ちゃんと代わりに、今の定番教科書になっている本を紹介してある。入手困難本は、できれば読んでおくといいよという扱い。
入手困難本も、今の定番教科書も、ほとんど、このブログで紹介してきた本が並んでいる。
Lispの本が3冊も入っている。＼(^O^)／
Lispハッカーだった慶応義塾大学の(故)中西正和先生の言葉で、「プログラミング教育は、最初にアセンブラとLispをやるのがいい」があるが、ハードウェアに密着したアセンブラで機械の動きがわかり、Lispでハードウェアからはかけ離れた、抽象度の高い概念で考える世界、(純粋な関数型ではないが)関数型言語の世界がわかってしまえば、他のプログラミング言語は、C++/Javaのようなオブジェクト指向だろうが、Prologのような論理型だろうが、アセンブラとLispの間にあるので、なんとかとなるという話。
個人的な経験では、この説は正しいと、強く思う。
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機械学習、ディープラーニングのモデルは、PCで作って、分類、異常値検出、予測などをマイコンにやらせる。
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計算資源が少ないので、画像認識はメモリ的に無理だが、心電図やセンサからのデータなら処理できるというので、心電図データや加速度センサのデータを使って、あれこれやっている。
いまや、生体信号データも、機械学習用に整備されたものをはじめ、心電図、筋電図、脳波など、いろんなものが配布されているんですね。
世の中、すごいのぉ。＼(^O^)／
以下、私信。
馬場君。いまからざっと40年前。卒論で心電図のデータを九大医学部からもらって解析したのが、懐かしいやろ。＼(^O^)／
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http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/03/05/8392361
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http://iiyu.asablo.jp/blog/2016/12/22/8285847
雑誌インターフェース：ラズパイでスーパーコンピュータ、トランジスタ技術：IoT電池入門。スパコンもAIも中国が世界一になるそうです
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