SlideShare a Scribd company logo
LEDやモーターを
マイコンで制御しよう
(オンライン講義版)
機械理⼯学科
⾦丸隆志
1
本実験の流れ
2
p.3〜p.24︓解説。この解説に従うことで、回路の考え⽅や
Tinkercadの使い⽅を理解できる
p.25〜p.42︓課題1〜課題3。これらの課題を解くことで、
レポートを提出できるようになる。
上記の解説を理解しないと解くことは難しい。
p.43︓レポートの解説
Tinkercad⽤のアカウントを作ろう(1)
3
本実験では、ブラウザで回路のシミュレーションを⾏うために
Tinkercadというサイトを⽤いる。そのためのアカウントを作成しよう
Tinkercadのサイト (https://www.tinkercad.com/) に
Google Chrome や Firefox などのブラウザでアクセスしよう。
Microsoft Edge や Safari で動作するかは未確認。Internet Explorerは避けること。
右上の「今すぐ参加」ボタンをクリックする。
上のTinkercadへのリンクは、スライドショーなら「マウスクリック」で、
⾮スライドショーなら「キーボードのCtrl + マウスクリック」で開ける。
次ページに続く
AndroidやiOSの⼤画⾯タブレットにBluetoothマウスを組み合わせても
演習は可能だが、快適ではないのでPCを推奨。画⾯が⼩さいスマホでは無理。
Tinkercad⽤のアカウントを作ろう(2)
4
パーソナルアカウントを作成
をクリック
電⼦メールでサインアップ
をクリック
開いたページで、電⼦メールアドレス(⼤学のものでも、個⼈のものでもOK)
や⽣年⽉⽇などを⼊⼒してアカウントを作成しよう。
Tinkercad⽤のアカウントを作ろう(3)
5
アカウントを作成してログイン(サインイン)に成功すると以下のようなページが開く。
左端の「Circuits」をクリックし、さらに「新しい回路を作成」をクリックして
回路を作り始めることになる。次ページから始まる解説に進もう。
LEDとは何か︖
発光する電⼦パーツ。
電化製品のインジケータや、照明、信号機などにも使われる
本実験では、⾚、⻩、緑の3種を⽤いる
LEDを発光させる際に⽤いる。
オレンジ、オレンジ、茶、⾦
のカラーコードは330Ω(オーム)の
⼤きさの抵抗を⽰す
LED(Light Emitting Diode) 抵抗
6
アノード(+)
⾜の⻑い側
カソード(ー)
⾜の短い側
LEDを点灯させるための回路
電池
など
LED
抵抗
⽐較
電池
など
⾖電球
LEDを点灯させるには、抵抗が必要
(電流を流し過ぎないため)
LEDの接続の際には向きに注意
アノード
(+)側
カソード
(ー)側
⾖電球を点灯させる回路はどうだったか
+極
ー極
+極
ー極
7
⾖電球を点灯
させる際、
向きもなく
抵抗も不要
だった
回路を組むために必要なもの(1)
ブレッドボード
⽳にLEDや抵抗などの電⼦パーツや
ジャンパワイヤ(後述)をさして
回路を作成
ブレッドボードの内部配線
灰⾊の部分が内部で電気的に
つながっていることを覚えておく
8
回路を組むために必要なもの(2)
ジャンパワイヤ
ブレッドボードにさして
回路の配線とする
マイコン︓Arduino Uno(アルドゥイーノ ウノ)
9
本実験ではArduino Unoの上図の部分
(GND/13ピン/12ピン/11ピン)
を多⽤する
マイクロ・コントローラーの略。
LEDやモーターなど制御が得意な「⼩さなコンピュータ」
まずはこのマイコンを「回路への電源」として⽤いること
から始める
LED点灯回路をTinkercad上に構成
電池
LED
抵抗
(330Ω)
アノード
(+)側
カソード
(ー)側
+
ー
注意
LEDには向きがあるのだった カソード(ー)
⾜の短い側
アノード(+)
⾜の⻑い側
抵抗には向きはない
10
GNDとは0Vのこと
5V端⼦
アノード(+)カソード(ー)
まずは、右の接続図が左の回路図に対応していることを理解すること
(2ページ前のブレッドボードの内部接続図を参照すれば理解できる)
Tinkercadで右の回路を作成する⽅法を次ページから詳しく解説する
TinkercadでのLED点灯回路の構成(1)
11
スクロール
Tinkercadのサイトで「Circuits」、
「新しい回路を作成」をクリック
必要なパーツを、右側の回路コンポーネントから
画⾯中央の回路作成エリアに移動していく
回路コンポーネントをクリックし、
マウスを回路作成エリアに移動してからクリックすると、
パーツがその場所に置かれる。配置後の移動も可能。
パーツクリック後、
画⾯中央で再び
マウスクリックで
パーツが置かれる
TinkercadでのLED点灯回路の構成(2)
12
まずはArduino Uno、ブレッドボード、LEDを図のように配置してみよう
330Ωの抵抗の配置には⼀⼯夫必要。
抵抗を適当な位置に配置後、
数値を「330」に、
単位を「Ω」に変更。
抵抗の⾊(カラーコード)が
オレンジ、オレンジ、茶、⾦
になることを確認
左上の回転ボタンを
三回クリックすると
抵抗が横向きになる。
その後、マウスでつかんで
適切な位置に移動
TinkercadでのLED点灯回路の構成(3)
13
この状態になったら、あとは配線のみ
配線は、両端の点をそれぞれマウスで⼀回ずつクリックすることで実現
まずはGND=0Vと抵抗の左端を結ぶこの配線を実現してみよう
解説は次ページ
TinkercadでのLED点灯回路の構成(4)
14
配線にはパーツを選ぶ必要はない。端点となる⼆点をマウスでクリックするだけ。
マウスを移動して、以下の表⽰に
なったらマウスクリック
つまり︖
さらにマウスを移動して、以下の表⽰に
なったらマウスクリック
これでGND=0Vと抵抗の左端を結ぶ配線が実現される
TinkercadでのLED点灯回路の構成(5)
15
以下の、5VピンとLEDの右端点(=アノード(+))を結ぶ配線も実現しよう。
5Vピンとはココのこと
配線時に知っておくと便利なこと
⼀つの端点をクリックした後、配線をやめたくなったらキーボードのEscキー。
⼀度配置した配線やパーツを削除したくなったら、その配線またはパーツを
クリックして画⾯左上のゴミ箱ボタンクリック、またはキーボードのDELキー。
TinkercadでのLED点灯回路の動作
16
回路が完成したら、Arduino Unoに電源を⼊れてみよう。
画⾯右上の「シミュレーションを開始」
ボタンをクリック
Arduino UnoにUSBの
電源が接続される
LEDが点灯する
確認が終わったら
「シミュレーションの停⽌」
ボタンをクリック
次の⽬標︓LEDの点灯・消灯をマイコンで制御
ここからの話
先ほどはLEDは点灯しっぱなしだった。
このLEDのオン・オフを「コンピュータ(マイコン)」に制御させるのが
次の⽬標。
Arduino Uno(アルドゥイーノ ウノ)
先ほども⽤いた
Arduino Unoを
引き続き⽤いる
ここからはArduino Unoの上図の部分
(GND/13ピン/12ピン/11ピン)
を多⽤する。
(先ほどはGNDピンと5Vピンのみ利⽤した)
17
準備︓先ほどの回路を再解釈
電源
5V
LED
抵抗
等価
電位
5V
GND
(グラウンド)
電位0の点
右側の回路の記法に慣れる
電流の向き
電流の向き
18
これから実現するもの
マイコンの
出⼒
LED
抵抗
GND
⼀般に「マイコンの出⼒」とは下記の
⼆状態のどちらかをとることができる
HIGH / LOW
H / L
1 / 0 (呼び⽅は何通りかある)
Arduino Unoでは、この⼆状態は以下の電圧を⽰す
5V / 0V
すなわち
Arduino Unoが⾼(5V)を出⼒するとき
→LED点灯
Arduino Unoが低(0V)を出⼒するとき
→LED消灯
どのように⾼/低を切り替えるか︖
Arduino Unoで動作するプログラムを書くことによって
19
⾼ / 低
この部分がポイント
あらかじめ回路を組んでおこう
20
5Vピンに接続されていた端点を13番ピンに変更
13番ピンとは以下のように
GNDピンの右隣のピン
・5Vピンに接続されていた配線を削除して
新たな配線を作成しなおす
・5Vピンに接続されていた端点をマウスで
つかんで13番ピンに移動
以下のどちらかの⽅法で実現するのが良いだろう
以上の回路を組めたら、次ページからプログラムを作製しよう
Arduino Unoで動作するプログラムを
作製しよう(1)
21
「コード」ボタンをクリックすると、プログラム作成のためのブロックが現れる
あらかじめ置かれている
プログラムはゴミ箱にドラッグアンドドロップして
削除しなければならない
利⽤可能な
ブロックのリスト
このように既存の
プログラムをゴミ箱に
⼊れて削除する
Arduino Unoで動作するプログラムを
作製しよう(2)
22
まっさらな環境を準備できたら、以下のようにプログラムを作製しよう
⽤いるブロックは以下の2種類のみ
から
から
「13」、「低」はマウスで、
「0.5」はキーボードで変更する
これを作製
記述したプログラムの意味
作製したプログラムは、Arduino Unoが動作している間、何度も繰り返される
23
上から順に実⾏して…
また上に戻る
ピン13とは︖
LEDのアノード(+)に接続したピンのこと 13ピン
LED
抵抗
GND
13ピン⾼ (LED点灯)
0.5秒待ち
13ピン低 (LED消灯)
0.5秒待ち
そのため、ピン13の⾼/低はLEDのON/OFFと連動する
記述したプログラムの動作確認
24
「シミュレーションを開始」ボタンをクリックすると、プログラムが実⾏される
0.5秒
LEDが0.5秒おきに点灯・消灯を切り替えることを確認できる
「シミュレーションを停⽌」ボタンでプログラム停⽌
「コード」ボタンでプログラム⽤のブロックがしまわれる
タブレットのブラウザは動作が重いので、0.5秒以上の時間がかかることがある
(画⾯上部の「シミュレータ時間」を参考にすること)
そのため、タブレットよりもPCを推奨している
課題1
⾚⾊LEDと⻩⾊LEDを⽤いた回路を作成し、下記のように交互に点滅するよう
プログラムを記述せよ
⾚⾊点灯・⻩⾊消灯
25
0.5秒待ち 0.5秒待ち⾚⾊消灯・⻩⾊点灯
課題1続き(1)
13ピン
⾚⾊LED
抵抗
330Ω
GND
作成すべき回路
12ピン
⻩⾊LED
抵抗
330Ω
GND
この1⾏を
共通のGNDとして
⽤いていることに
注意
すなわちこういう回路
26
皆さんの回路は上記のようになるが、
これではArduino上で使⽤されている
ピンがわかりにくい。
次ページに接続がよりわかりやすい図を
載せる
回路は⾚⾊LED1個の回路を
拡張することで作成できる。
特にこのあたり
課題1続き(2)
27
皆さんも上図を真似しようと思えば真似できる。
(配線を曲げたいところでマウスクリックし、さらに配線の⾊を変えただけ)
だが、無理をせず1ページ前のようにやや⾒にくい図でも問題なく動作する。
なお、⻩⾊のLEDは、
⾚⾊LEDを配置してから
右図のように⾊を変更する。
使⽤されているピンがわかりやすくなるよう配線の表⽰を⼯夫した図
課題1続き(3)
28
配線の際、ピンにマウスを合わせにくいときは︖
Arduino Uno とブレッドボードの位置を縦にずらすとよい。
ブレッドボートは中央付近がつかみやすい。
GNDの配線が邪魔で13ピンや12ピンにマウスを合わせにくいとき、
下図のように Arduino Uno とブレッドボードの位置を縦にずらすと
ピンにマウスを合わせやすくなる(タブレットでは特に重要)
ピンにマウスを合わせにくいときは…
課題1続き(4)
書くべきプログラム
29
(1) (2)
(3) (4)
下記(1)〜(4)をどう設定すべきか考えてプログラムを作成せよ
プログラムが完成したら「シミュレーションを開始」ボタンで動作確認すること
LED1個の時のプログラムに
ブロックを追加することで
作成する
課題2
⾚⾊LEDと⻩⾊LEDと緑⾊LEDを⽤いた回路を作成し、
下記のように順番に点灯するようプログラムを記述せよ。
⾒ての通りこれは信号機をイメージしている
緑⾊のみ点灯
30
2秒待ち 2秒待ち0.5秒待ち⻩⾊のみ点灯 ⾚⾊のみ点灯
課題2続き(1)
作成すべき回路
13ピン
⾚⾊LED
抵抗
330Ω
GND
12ピン
⻩⾊LED
抵抗
330Ω
GND
すなわちこういう回路
11ピン
緑⾊LED
抵抗
330Ω
GND
31
課題1と同様、配線がわかりやすい
回路図を次ページに掲載する
回路はLED2個の課題1の回路を
拡張することで作成できる。
課題2続き(2)
32
使⽤されているピンがわかりやすくなるよう配線の表⽰を⼯夫した図
この回路図は解説⽤である。
無理をせず1ページ前のようにやや⾒にくい図でも問題なく動作する。
課題2続き(3)
書くべきプログラム
33
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
左記(5)〜(13)をどう設定すべきか
考えてプログラムを作成せよ
プログラムが完成したら
「シミュレーションを開始」ボタンで
動作確認すること
LED2個の課題1のプログラムに、
ブロックを追加することで
作成する
課題3
モーター1つを搭載したキャタピラ式の模型を、
⼀秒おきに前進・後退が切り替わるようにArduinoで制御せよ
前進1秒 後退1秒
交互に切り替わる
34
オンラインでは「モーターの回転が1秒ごとに正回転、逆回転と交互に切り替わる」
という動作の実現が課題となる(同じことである)
課題3続き(1)
これまでLEDを⽤いてきたが、ここではモーターを⽤いる。
(特にDCモーターと呼ばれる、模型やおもちゃでよく⽤いられるもの)
モーター特有の注意点があるのでここで解説する
マイコン
LED
抵抗
GND
LEDは下のような回路を⽤いて
マイコンによる制御を⾏った
モーターでは下のような回路を
作ってはいけない
電流
10mA
程度
マイコン
M
モーター
GND
電流
数百mA
(マイコンが
壊れる)
35
課題3続き(2)
モーターをマイコンから制御する場合、「モータードライバ」と呼ばれるICを⽤いる。
モータードライバの役割は主に以下の⼆つ。課題ではどちらの役割も利⽤する。
電池
ボックス
DCモーター
マイコン
13ピン
マイコン
12ピン
DCモーターを動かす電流は
電池ボックスから流れる
(=マイコンが壊れない)
マイコンはモーターに対する
スイッチとして機能する
モータードライバ
L293D
役割2︓モーターの正回転と逆回転を制御できる(下図では上図の13ピンと12ピンで解説)
13ピン ⾼
12ピン 低
13ピン 低
12ピン ⾼
モーター正回転 モーター逆回転
36
役割1︓マイコンに⼤電流を流すことなく、モーターのオンオフを制御できる
課題3続き(3)
作成すべき回路
電池ボックス
DCモーター 電池ボックスの-極と
ArduinoのGNDピンを
接続して共通化している
37
課題1、2と同様、配線がわかりやすい
回路図を次ページに掲載する
LEDの回路と共通部分は少ないので、ゼロから
回路を作るのがよい
の順でクリックすると、ゼロから回路を作成できる
課題3続き(4)
38
使⽤されているピンがわかりやすくなるよう配線の表⽰を⼯夫した図
5V端⼦
この回路図は解説⽤である。
無理をせず1ページ前のように
やや⾒にくい図でも問題なく動作する。
課題3続き(5)
39
⽤いるパーツについての注意(1)
電池は⼀個のものを
配置してから
個数(カウント)を
変更する
課題3続き(6)
40
モータードライバ(L293D)は
「コンポーネント すべて」の
「電源管理」の項⽬にある
課題3続き(7)
書くべきプログラム
41
回路をゼロから作成したので、プログラムもゼロから作成する必要がある
あらかじめ置かれている
プログラムはゴミ箱に
削除するのだった
その後、作成すべきプログラムはこちら
(14)
(15)
(16)
(17)
下記(14)〜(17)をどう設定すべきか考えて
プログラムを作成せよ
課題3続き(8)
42
動作確認
プログラムが完成したら、これまで通り
「シミュレーションを開始」ボタンで動作確認すること
1秒
正の回転数(rpm) 負の回転数(rpm)
モーターの回転の向きが1秒ごとに切り替わるのが確認できる
タブレットのブラウザは動作が重いので、1秒以上の時間がかかることがある
(画⾯上部の「シミュレータ時間」を参考にすること)
そのため、タブレットよりもPCを推奨している
レポートについて
B) LEDの点灯を「LEDの常時点灯」と「マイコン(Arduino)による
点灯制御」の2通りで実現した。この実験を元に、
・マイコンがあれば何が可能か
・マイコンがなければ何が不可能か
などを⾝の回りの家電製品を例に、⾃分の⾔葉で回答せよ
A) 課題1〜3を実現し、それぞれのプログラムの空欄(1)〜(17)を埋めよ
C) ⾃分の⾝の回りで、マイコンが⽤いられているであろう製品と、
そう考えた理由を、⾃分の⾔葉で回答せよ
「⾃分の⾔葉で」とは「インターネット、書籍、他⼈のレポート等の
丸写しではなく」ということ
43
Wordでレポートを作成し、メール添付で⾦丸に提出すること。
Wordを利⽤できない学⽣はメールの本⽂に直接書いてもかまわない。
締め切りは、本実験を割り当てられた⽔曜⽇から⼀週間後の⽔曜⽇の13:40。

More Related Content

What's hot

【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
Deep Learning JP
 
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
Norishige Fukushima
 
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
Yuta Itoh
 
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門Norishige Fukushima
 
グラフを奇麗に描画するアルゴリズム
グラフを奇麗に描画するアルゴリズムグラフを奇麗に描画するアルゴリズム
グラフを奇麗に描画するアルゴリズムmfumi
 
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
Deep Learning JP
 
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
Hironori Washizaki
 
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
カリス 東大AI博士
 
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
Takahiro Kubo
 
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
MOCKS | Yuta Morishige
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
智啓 出川
 
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
Ichigaku Takigawa
 
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII
 
CatBoost on GPU のひみつ
CatBoost on GPU のひみつCatBoost on GPU のひみつ
CatBoost on GPU のひみつ
Takuji Tahara
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
Shota Imai
 
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
Masahiro Suzuki
 
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
Deep Learning JP
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量takaya imai
 
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for  Self-supervised Learning in Speech,...[DL輪読会]data2vec: A General Framework for  Self-supervised Learning in Speech,...
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...
Deep Learning JP
 
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
Junichi Akita
 

What's hot (20)

【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings  (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
 
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
 
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
研究について思うところ | What i think about research (in Japanese)
 
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
 
グラフを奇麗に描画するアルゴリズム
グラフを奇麗に描画するアルゴリズムグラフを奇麗に描画するアルゴリズム
グラフを奇麗に描画するアルゴリズム
 
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
【DL輪読会】FactorVAE: A Probabilistic Dynamic Factor Model Based on Variational A...
 
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
(修正)機械学習デザインパターン(ML Design Patterns)の解説
 
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
Ph.D. Defense Presentation Slides (Changhee Han) カリスの東大博論審査会(公聴会)発表スライド Patho...
 
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
画像認識モデルを作るための鉄板レシピ
 
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第9回 行列計算(行列-行列積)
 
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
自己紹介:機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学
 
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
 
CatBoost on GPU のひみつ
CatBoost on GPU のひみつCatBoost on GPU のひみつ
CatBoost on GPU のひみつ
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
 
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
 
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
【DL輪読会】Emergent World Representations: Exploring a Sequence ModelTrained on a...
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
 
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for  Self-supervised Learning in Speech,...[DL輪読会]data2vec: A General Framework for  Self-supervised Learning in Speech,...
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...
 
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
深センで半年間住んでMakeと研究をしてみた
 

LEDやモーターをマイコンで制御しよう(Tinkercadによるオンライン講義版)