G検定 【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
G検定 
G検定 【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。
G検定 【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。
G検定 【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。
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。
エンジン 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。
エンジン 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。
エンジン エンジン制御概要 基本目標噴射量算出
前回のMAF(吸気流量センサ)から求められた吸気流量を元に基本目標噴射量が算出できる。
実空気流量G_a[g]/噴射量Q_f[g] = 14.7
になるように調整。
14.7は、理論空燃比。
燃料が完全燃焼し、排ガスが最もクリーンになる空気/燃料の比率になる。
エンジン エンジン制御概要 MAF(吸気流量センサ)
エンジンに吸気される空気量を測定する重要なセンサ。空気量そのものが計測出来れば良いが実はそう簡単な話では無い。
一般名称はエアフロメータ。
以下のタイプが存在する。(by Wikipedia)
・フラップ式（メジャリングプレート式）
・熱線式（ホットワイヤー式
・カルマン渦流式
エンジン エンジン制御概要 クランク角センサ
クランク角センサの役割はエンジン回転数の算出につきる。
パルス波形の生成方法とそこからのエンジン回転数算出について記載する。
4ストローク1サイクルエンジンは、1サイクルを完結させるために吸気、圧縮、燃焼、排気の4行程を要する。
1サイクルはクランク2回転となる。