モーター モーター伝達関数導出(発電原理/逆起電力編)
モーターの発電原理(フレミングの右手の法則)を元に逆起電力について説明が可能。磁界の中を長さlの導体が速度vで移動すると起電圧eが発生する。回転運動をしているため、速度vは回転半径rと角速度ωの乗算と等価となり、式になる。
モーター 
モーター モーター伝達関数導出(モーター等価回路編)
キルヒホッフ第二法則、オームの法則、時間領域に於けるインダクタンスにより式で表現できる。モーター等価回路、インダクタンス、抵抗、逆起電圧。ラプラス変換によりモーター等価回路を表現する。
MATLAB/Simulink Matlab/SimulinkによるモーターMILS
前回の「ScilabによるモーターMILS」のMatlab/Simulink版。慣れているということもあるが、やはりMatlab/Simulinkの方が楽。プラントモデル、制御モデル、シミュレーション結果。
scilab ScilabによるモーターMILS
scilab/xcosで以下を実施。モーターの動特性を持ったモータープラントモデルの作成モーターといってもブラシ付きDCモーターモーターの先の負荷は一旦無視。(つまり空転状態)そのモーターを制御する制御モデルの作成さらにそれらを合体させてMILSにする。
AI、データサイエンス ディープラーニング、機械学習の基礎数学
微分係数の定義。導関数の公式。偏微分。ベクトルの和。行列の和。行列の積。統計学。相関。
AI、データサイエンス ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論
AIプロダクト開発の工程を通じて関連する法律、倫理、現行の議論について記載する。プロダクトを考える。データを集める。データの加工、分析、学習。実装、運用、評価。クライシスマネジメント。
AI、データサイエンス ディープラーニングの産業への応用 その2
産業への応用の応用例を列挙。タクシー需要予測。来店者情報。無人コンビニ。多様な作業。物流。農業。金融。学習。インターネット関連。
AI、データサイエンス ディープラーニングの産業への応用 その1
G検定対策はこちらはじめに産業への応用の応用例を列挙。ものづくり不良品検出「不良品が発生する頻度が少ない」ことが課題。良品データのみの特徴を抽出し、その差分で不良品を検出。つまり、良品データでなければ不良品という考え方。AutoEncode...
AI、データサイエンス ディープラーニングの研究分野 その3
ディープラーニングの研究分野である、音声認識と強化学習について記載する。RNNの聴覚、音声分野の成果としてWaveNet(ウェーブネット)が存在する。WaveNetは音声合成(Speech synthesis)と音声認識(Speech recognition)の両方を行えるモデル。
AI、データサイエンス ディープラーニングの研究分野 その2
ディープラーニングの研究分野の一つである、自然言語処理分野について記載する。word2vecは、「単語→ベクトル」の意で、ベクトル空間モデルや単語埋め込みモデルとも言われている。"単語の意味は、その周辺の単語によって決まる "という言語学の主張をニューラルネットワークで実現したもの。有名な例は以下。