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【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの手法

G検定シラバス「ディープラーニングの手法」の範囲の対策。 難易度は高。過去問、問題中でだけではフォローしきれない。 昨今のDNNを調べておく必要がある。 Softmax:出力を正規化して確率として解釈。 tanh:双曲線正接関数。 ReLU:正規化線形関数、ランプ関数。
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【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの概要

G検定シラバス「ディープラーニングの概要」の範囲の対策。 難易度は中程度、過去問、問題集で十分フォローできる。 イテレーション=重み更新回数。 エポック=訓練データを使用した回数。 各種定理。 ・バーニーおじさんのルール ・ノーフリーランチ定理 ・みにくいアヒルの子定理 ・モンベックのパラドックス
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【ディープラーニングG検定対策】機械学習の具体的手法

G検定シラバス「機械学習の具体的手法」の範囲の対策。 上記に加え以下も調べておく必要あり。 ・t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding :t分布型確率的近傍埋め込み) ・・次元削減アルゴリズムの一つ
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【ディープラーニングG検定対策】人工知能分野の問題

G検定シラバス「人工知能分野の問題」の範囲の対策。 難易度は中程度。過去問、問題集でフォローできる。 強いAI=汎用AI=AGI(Artificial General Intelligence) 弱いAI=特化AI。 シンギュラリティについての各人の意見。
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【ディープラーニングG検定対策】人工知能をめぐる動向

G検定シラバス「人工知能をめぐる動向」の範囲の対策。 難易度は中程度で、過去問、問題集で凡そフォローできる。 STRIPSは1971年 Richard FikesとNils Nilcsonの自動計画AI SHRDLUはCycプロジェクトから2001年にOpenCycとして公開される。
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【ディープラーニングG検定対策】人工知能(AI)とは

G検定シラバス「人工知能(AI)とは」の範囲の対策。 基本的に難易度への影響は少ない部分であり、過去問、問題集だけの対策で十分と言える。 アーサー・サミュエルの発言 "明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野" 各ブームの終焉理由は把握しておいた方が良い。
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【ディープラーニングG検定対策】JDLA Deep Learning for GENERAL 2020#1 受験まとめ【難易度、過去問、問題集】

2020年3月14日に実施された日本ディープラーニング協会ジェネラリスト検定(通称:G検定)に無事合格。 よって、どのように勉強したのかとか感想を記載する。(難易度、過去問、問題集) まずは大まかな感想。 ・ネット上の情報から感じた難易度よりも難しかった。
エンジン

エンジン制御概要 全モデル合体

前回まで出てきた各種簡易モデルを結合してみる。 スロットル開度[%]を指令値として、前述の実吸気量算出、噴射量算出、空燃比補正のロジックをCloseループ化してみた。 すべて吸気流用に依存。 つまり、スロットル開度に依存している。
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エンジン制御概要 インジェクタ

本命のインジェクタの話。 空燃比や他の補正を元に算出された燃料噴射量がインジェクタより噴霧される。 インジェクタには噴射量を指示するのではなく、通電時間で噴射量を決定させる。 インジェクタの噴射特性はリニアではないため、ECU制御においてはマップ変換する。
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エンジン制御概要 スロットルポジションセンサ

前回、吸気流量から基本目標噴射量算出が実施される話をした。 吸気流量はスロットルによって制御されている。 そのスロットルの開度を示しているのがスロットルポジションセンサとなる。 スロットルボディと一体になっている。 大概2系統以上あり、センサ異常を検知した際はもう片方のセンサ入力値で制御を行う。
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