Interface（インターフェース） 発売日・バックナンバー

●特集
～スマホの点群データでもOK，3次元物体認識の世界へ～
Pythonで体験！LiDARプログラミング

●別冊付録
やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.6　地理情報システム

●特設
1万円 2D LiDARではじめる本格物体認識


★目次

◎スマホの点群データでもOK，3次元物体認識の世界へ
☆特集　Pythonで体験！LiDARプログラミング

●イントロダクション1　既にさまざまな分野で活躍中!高精度測距センサLiDAR

●イントロダクション2　3D LiDARが数万円で買える時代に

●イントロダクション3　写真で見るLiDARの使いどころ

☆激論！カメラかLiDARか

◎市街地などの高度な自動運転には必要不可欠な存在に
●第1章　車載向けLiDARのこれから

◎自動運転や人流計測を例にそのメリット/デメリットを考える
●第2章　認識アプリ開発者から見たLiDARの使いどころ

◎環境光の影響を受けにくい/視野角が広い/リアルタイム性に優れる
●第3章　小型移動ロボットではLiDAR一択！

☆準備編　LiDARなくてもOK！スマホで作れる点群データ

◎iPhoneでもAndroidでも試せる
●第1章　無償の3Dスキャン・アプリScanivers

◎写真測量/メッシュ編集/テクスチャ編集などを備える
●第2章　3Dスキャン・アプリPolycam Pro

☆第1部　基礎知識

◎Time of Flight/使っている周波数帯/非回転型の動作/干渉回避
●第1章　高解像度測距センサ…LiDARの動作原理

●Appendix1　LiDARのスキャン機構

◎世界的な大手から新進気鋭のベンチャー，国内の老舗メーカまで
●第2章　主要メーカのLiDAR図鑑

◎OBJ/PLY/STL/XYZ/PCD/DAE/LAS/E57/CityGML
●第3章　平面や空間を構成する点群データのフォーマット

◎カメラ画像/3D点群/GPS/IMUデータで構成…自動運転研究のベンチマーク的存在
●第4章　LiDARがなくても本格体験！オープン点群データ「KITTI」

☆第2部　超定番！点群データの可視化/編集ソフトウェア

●イントロダクション　ツール&プログラミングで点群データ処理を体験

◎基本操作からダウン・サンプリング/位置合わせ/クラスタリング/メッシュ生成まで一通りを紹介
●第1章　点群処理…CloudCompare

◎ポアソン曲面再構成による3Dモデルの生成にトライ
●第2章　メッシュ生成…MeshLab

◎点群データをもとに3Dモデリング/アニメーション/レンダリングができる
●第3章　3Dモデル制作…Blender

☆第3部　GoogleColabで体験!点群処理ライブラリによる描画と解析

◎幾何学計算機能を使って間引き/ノイズ除去/クラスタリング/平面推定/メッシュ生成/近傍点探索/位置合わせを試す
●第1章　3Dデータを直感的に扱えるOpen3D

◎フィルタ処理/特徴点抽出/ クラスタ分類/ トラッキングなど
●第2章　大規模点群処理に特化したPCL

◎Pythonから手軽に使えるインターフェースPyVistaも
●第3章　内部でOpenGLを使う3D描画エンジンVTK

●Appendix1　数千万～数億の点群データに対応!可視化ツールq3dviewer

☆第4部 応用編

◎IMUデータを活用した蓄積誤差軽減アルゴリズムを備えるSLAMソフトウェア「LIO-SAM」で試す
●第1章　LiDARを使った自己位置推定と地図作成

◎ROS 2を使ってリアルタイムにSLAM実行
●第2章　ラズパイ搭載ロボットとLiDARで3Dマップ作成

●Appendix1　LiDARを選ぶときのポイント

☆第5部　点群データ処理の未来形…深層学習による認識，分類

◎特徴抽出をはじめクラス分類/識別/リアルタイム処理もできる
●第1章　点群データ処理向け深層学習モデル4選

◎深層学習モデルPointPillars×Google Colabでサッと体験！
●第2章　点群データによるAI物体認識にトライ

☆特設

◎スキャン方式/測距方式/ラインアップ/クラスタリング/カルマン・フィルタで動き認識
●1万円 2D LiDARではじめる本格物体認識

☆人工知能や科学計算

◎説明可能なAI〈第2回〉
●決定木回帰モデルの判断が妥当か調べる

◎新連載　AI装置やアプリ製作〈第1回〉
●個人でエッジAI開発の環境が整った！

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第15回〉
●DIPスイッチでDSPパラメータを変更できるようにする

☆テクノロジー掘り下げ

◎もっと深掘り！Git&GitHub〈第3回〉
●変更履歴の表示と検索

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32ハードウェア実力チェック〈第3回〉
●A-Dコンバータの直線性や変換時間，ひずみ，ノイズ

◎ESP32でPLC〈第7回〉
●ラダー・プログラムの基礎知識と構成要素

☆OS使いこなし

◎Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第18回〉
●Yocto Project5.0編①…新機能紹介&最小構成イメージの生成

☆画像基礎&実践

◎OpenCVワンポイント講座〈第2回〉
●画像データ変換，日本語対応

☆画像評価

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第13回〉
●明るい被写体の周りに生じる水平スミア(前編)

☆ニュース&レポート&お知らせ

◎ほんのりInterfaceDojo通信〈第9回〉
●熊本編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

◎やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.6
●地理情報システム

●特集
～　Pythonで学ぶ制御～

●別冊付録
FPGAマガジンNo.4　CPU×ロジック 【特設】制御技術 発展史
【新連載】OpenCVワンポイント講座

制御というと，一般によく知られているのは，レストランでの接客に使われている配膳ロボでしょうか．
この他にも，温度調整するエアコン，自動ドア，生産現場ではロボット・アームやモータなど，あらゆるところに
制御技術が使われています．近年は，ハードの性能が格段にあがり，より複雑な処理も可能になってきています．
しかし，制御技術を使い始めるのには，複雑な数式やプログラムなど，さまざまなハードルがあります．
　そこで今回は，可読性の高いPythonで制御プログラムを説明します。
制御の複雑な数式や処理内容をPythonコードとともに読み解くことで、制御技術の理解を助けてくれるでしょう．
制御の初歩から，マイコンで実機作成して動かす，モータのベクトル制御，ドローンの飛行制御など，
少しハイレベルな記事までしっかり解説します．

【解説する技術】
倒立振子の運動方程式，制御数学，モータのベクトル制御，ドローン飛行制御シミュレーション
★目次

◎理論からシミュレーション，実機製作まで
☆特集　Pythonで学ぶ制御

●イントロダクション　「俺だけがPythonを使える世界」で無双する

●プロローグ1　ものづくり系エンジニアが制御を学ぶと良い理由

●プロローグ2　制御を試すのにPythonがイイ理由

☆第1部　Pythonで倒立振子ロボットをシミュレーション&製作

◎たかが倒立振子と侮るなかれ…式の導出からExcelを使った時間応答算出まで
●第1章　Pythonでやる前に…運動方程式を手計算で解いてみる

◎複雑な計算はライブラリにお任せ! わずか200行でグラフ表示までOK
●第2章　シミュレーション①…運動方程式のPython化

◎①Matplotlibを使ったアニメーション表示，②PID制御の導入，③パラメータ変更
●第3章　シミュレーション②…動画でゲイン/摩擦係数/振り子長さ調整

◎モータ選定/ジャイロ精度/制御基板/骨組み板金
●第4章　実機①…小型倒立ロボットのハードウェア設計&製作

◎制御処理をPythonコードで確認しながら進められる
●第5章　実機②…倒立ロボの制御プログラムをPythonで実装

◎規定のところで停止，坂の上り下り，旋回運動，加速減速
●第6章　シミュレーション&実機で倒立ロボットの限界を見極める

☆第2部　線形代数の基礎と制御系の設計手法

◎モデル化から評価の方法まで
●第1章　倒立振子で始める制御設計はじめの一歩

◎極配置法/線形最適制御からオブザーバを用いた状態量の推定まで
●第2章　状態フィードバック制御による制御器の設計&シミュレーション

◎倒立振子のゲイン導出からシステム定義，安定性評価，ロバスト性考慮まで
●第3章　PythonでPID制御設計を一通り体験する

☆第3部　ミニ四駆のモータではじめるベクトル制御入門

◎3相だと難しいので2相にシンプル化！手動インバータで制御の流れをイメージする
●第1章　ベクトル制御を難しく感じる理由

◎ミニ四駆のモータを改造してブラシレス化！2相からはじめて3相の電子制御にトライ
●第2章　手作りインバータでベクトル制御

☆第4部　Pythonで学ぶ マルチロータ・ヘリ飛行制御

◎さまざまな飛行条件を模擬できる非線形モデルを作る
●第1章　マルチロータ・ヘリの機体運動シミュレーションの概略

◎Pythonなら数値計算からグラフ表示，制御系までそろえられる
●第2章　シミュレーションのための環境構築

●Appendix1　飛行制御シミュレーション・コードを読むためのPython基礎

◎どのようなモータへの指令がどのような推力や空力トルク，機体の動きを生むのか
●第3章　飛行制御シミュレーション・プログラム[1]メイン・コード

◎システム同定，機体運動実行，姿勢角，角速度，コマンド分配，センサなど
●第4章　飛行制御シミュレーション・プログラム[2]メイン・コードを支えるモジュール

●Appendix2　第4部で扱うソースコードに対応する数式

☆第5部　AI活用に見る未来の制御技術

◎ラズパイによる「忖度するじゃんけんマシン」の製作を通して体験する
●第1章　AIによる制御コードの生成を試す

◎制御技術とAIで何ができるのか．世界の研究者たちが考えている未来
●第2章　制御技術とAIとの関わり

☆特設　制御技術発展史

◎機械式時計，蒸気機関，フィードバック制御，アナログ計算機，ディジタル計算機，PID制御，そしてAIの登場まで
●先人の知恵の集大成！制御技術の発展史

☆画像評価

◎監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第5回〉
●ダイナミック・レンジ測定用のチャート

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第12回〉
●カメラ治具の設計

☆OS使いこなし

◎YoctoProjectではじめる組み込みLinux開発入門〈第17回〉
●ROCK4C+編⑧…Bluetoothのペアリングにトライ

☆Raspberry Piライフ

◎最終回　IoTシステム構築塾〈第6回〉
●Webアプリケーションの開発&動作確認

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32でPLC〈第6回〉
●OpenPLCエディタのデバッグ機能

◎ESP32ハードウェア実力チェック〈第2回〉
●GPIOの入出力電圧とプルアップ/プルダウン抵抗の値

☆テクノロジー掘り下げ

◎便利クレート探偵団〈第9回〉
●ビット・フラグの扱いを簡単にするbitflags

☆画像基礎&実践

◎新連載　OpenCVワンポイント講座〈第1回〉
●拡大/縮小，移動表示で縦横比が崩れない！画像表示ウィンドウCvZoomWindowクラス

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第8回〉
●前橋編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

◎FPGAマガジン No.4
●CPU×ロジック

● 特 集
～画像による異常検出&ローカルLLM作り～
仕事のための生成AI

● 別 冊 付 録
～プログラミングの基礎と実践～
やり直しのためのコンピュータ技術 Vol.5

【新連載】説明可能なAI
【新連載】ESP32ハードウェア実力チェック

「画像生成AI活用レッスン」と「ローカルLLM作り」の2本立て
　画像生成AIは，ディープ・ラーニングによる画像認識において注目を集めています．具体的には，外観検査の自動化，インフラ点検，現場の安全管理などの分野での応用が期待されています．しかし，これらの分野においては，特に欠陥品，危険状態の画像データが不足していることが課題として挙げられます．そこで，画像生成技術を活用し、不足している学習用データを補うことで，より高精度な学習済みモデルの開発が可能になると考えられています．とは言うものの，画像生成AIを使ったことがある方は少数だと思います．特集では，ステップ・バイ・ステップで，画像生成AIによる画像生成を学びます．

　LLM（大規模言語モデル）は，OpenAI社が2022年11月にChatGPTを公開したことをきっかけに世界中で注目を集め，急速に普及しました．その利便性の高さから，設計・開発現場への導入も検討され始めますが，インターネット接続を前提とするクラウド・サービスでは情報漏えいのリスクがあり，現実的ではありませんでした．しかし，メタ社が2023年7月に公開したオープンソースLLM Llama 2の登場により，状況が一変します．これにより，ローカル環境のみでLLMを運用することが可能になり，情報漏えいの心配をせずに利用できるようになりました．
　特集では，このようなローカル環境でLLMを動かすときに便利なWebインターフェース「Open WebUI」と，LLM実行エンジン「Ollama」を紹介します．


★目次

◎画像による異常検出&ローカルLLM作り
☆特集　仕事のための生成AI

◎画像による異常検出の精度向上を例に使いこなし術を学ぶ
●イントロダクション　設計開発での利用拡大中！生成AIの現在とこれから

☆第1部　異常画像を作るレッスン

◎Pythonでサッと試せる！ハードウェア&ソフトウェアの準備
●第1章　レッスンを始める前に…生成AI実行環境の構築

◎GPU不要！PCやGoogleColabでも試せるプロンプトで指示するだけでOK
●第2章　レッスン①…テキストから画像を生成する

◎インペインティング機能を使って任意の場所に異常を作り込む
●第3章　レッスン②…画像の一部を加工する

☆第2部　本気で使いたい人向け 生成AIチューニング術

◎パラメータ調整から画像→画像変換まで30超の技を紹介
●イントロダクション　思い通りの画像を作るには…チューニングが必須！

◎画像の細やかさや再現性，全体の雰囲気など思い通りに操作するにはここから
●第1章　基本のパラメータ…Seed/Strength/Steps/CFGscaleの調整

◎狙い通りの画像を作れるようになる30の実験
●第2章　ネガティブ・プロンプト/バッチ処理/新モデル/画像サイズ/CPUオフロード/輪郭強調

◎異常検出モデルの訓練用データ生成やきめ細かな制御で威力を発揮
●第3章　画像→画像変換の技Image-to-Image/ControlNet/IP-Adapter

☆第3部　画像生成AI「Stable Diffusion」の仕組み

◎コンポーネント(部品)を組み合わせてパイプラインを構成する
●第1章　画像生成AIの基礎知識と生成プロセス

◎テキストや画像の生成から画像解析まで
●第2章　300行で理解する拡散モデル

☆第4部　生成AIを活用したデータ拡張による異常分類モデルの精度検証

◎Stable Diffusion+LoRAでトライ
●第1章　ステップ①…少量の異常画像で学習する

◎拡張機能ControlNetの適用やDiffusersを使った大量生成を試す
●第2章　ステップ②…学習したモデルで異常画像を生成する

◎実画像と異常画像を組み合わせ，4つの学習モデルを作ってみる
●第3章　ステップ③…分類モデルの学習と学習済みモデルでの評価

☆第5部　 ローカルLLM活用基礎知識

◎多くのLLMモデルに対応！基本のチャット機能からRAG，画像認識&生成も
●第1章　ローカルLLM用新定番UIOpenWebUIを使ってみる

●Appendix1　ローカルLLMモデル選択ガイド

●Appendix2　ローカルLLM環境OpenWebUI+Ollamaスタートアップ・ガイド

◎不足しがちなストレージ容量問題を解決
●第2章　外付けSSD上でローカルLLM開発環境を作る

☆第6部　実機でローカルLLM活用

◎音声認識/音声合成/応答判定全てをローカル実行できる
●第1章　ラズパイ×ローカルLLMで作る音声会話システム

☆第7部　仕事で使うなら押さえておきたい！生成AI活用の課題

◎従来手法との比較から現実的な課題まで
●第1章　生成AIで作ったデータはAIの学習に使えるのか？

◎業務に必要な判断の根拠を示す
●第2章　大規模言語モデルを使った説明可能AI

◎仕事を助ける生成AI活用その前に…前提として把握しておくべきポイント
●第3章　日本や世界におけるAI関連のルール作り

◎学習データの権利リスクを低減した
●第4章　画像生成AI「MitsuaLikes」の概要

☆AI画像処理

◎生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第4回〉
●ラズベリー・パイ+USBカメラで画像認識

◎最終回　生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第5回〉
●FPGA+カメラ・モジュールで画像認識

◎最終回　ラズパイでエッジAI〈第5回〉
●時系列の骨格情報から行動を認識する

☆人工知能や科学計算

◎新連載　説明可能なAI〈第1回〉
●AIモデルが重視している特徴を抽出…線形回帰モデルの場合

☆OS使いこなし

◎Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第16回〉
●ROCK4C+編⑦…Bluetooth機能を動かす

☆IoTマイコンESP32

◎新連載　ESP32ハードウェア実力チェック〈第1回〉
●GPIO端子の出力電流

☆Raspberry Piライフ

◎IoTシステム構築塾〈第5回〉
●センサ・データ受信&MQTT送信…ゲートウェイのアプリ開発

☆画像評価

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第11回〉
●picameraからpicamera2への移行

☆テクノロジー掘り下げ

◎便利クレート探偵団〈第8回〉
●ビット・フィールド構造体⇔バイト列のシリアライズ/デシリアライズを簡単にするdeku

☆回そう！モータ

◎毎号実験！自律移動ロボット〈第11回〉
●駆動モジュールを応用してドア開閉装置を作る

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第7回〉
●松本(長野県)編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

◎やり直しのためのコンピュータ技術　Vol.5
●プログラミングの基礎と実践

■特集
コンテナ開発＆運用入門

■別冊付録
Interface コンピュータ手帳2025


★目次

◎サーバやディープ・ラーニング環境をサクッと構築/共有できる
☆特集　ラズパイで作り学ぶ Dockerコンテナ

☆第1部　ラズパイで初めてのDocker

◎サーバやディープ・ラーニング環境をサクッと構築/共有できる
●第1章　Dockerコンテナを開発作業に使うメリット

◎Docker Desktopを立ち上げDocker Hubにあるコンテナ・イメージ hello-worldを取得して実行する
●第2章　コンテナの起動

◎コンテナの実行方法/独自イメージの作り方/複数コンテナの扱い
●第3章　Dockerコンテナの操作に慣れる

◎サーバ用とクライアント用の2種類を用意する
●第4章　初めてのDocker開発①…アプリ開発用コンテナを作る

◎サーバ&クライアント作りから本番環境へのデプロイまで
●第5章　初めてのDocker開発②…アプリケーション実装

☆第2部　Dockerを利用した制作例

◎ユーザ登録，ログイン，パスワード変更を行えるシンプルなログイン・システム作りで試す
●第1章　ウェブ・アプリのDockerコンテナ化にトライ

◎複数サービスの管理/データ可視化/機械学習/テキスト生成AI/メール送受信/APIサーバ
●第2章　Dockerコンテナの利用に慣れるための例題集

●Appendix1　おススメの理由

☆第3部　ラズパイ×Dockerでシステム構築

◎PCとラズパイで機能を分散させてシステム全体の応答速度を向上させる
●第1章　音声認識+音声合成で作る会話システムの全体像

◎OSインストールからハードウェア接続&組み込みまで
●第2章　ラズパイの初期設定&オーディオ入出力の設定

◎音声合成VOICEVOX/音声認識Julius/会話データ/ネットワーク/サーバ…これらのソフトウェアをハードウェアに直接インストールする
●第3章　システム構築パターン①…一般的な方法

◎サービスのインストールから音声認識/データ作成/応答判定/全体制御のコンテナ化
●第4章　システム構築パターン②…Dockerを使う

☆第4部　コンテナを使い倒そう

◎メンテナンス性/セキュリティ/長寿命化に優れる「Armadillo base OS」
●第1章　コンテナ・アーキテクチャを採用したIoT機器向けLinux OS

◎複数コンテナを手軽に管理! ローカル環境での実践で理解を深める
●第2章　コンテナ運用基盤Kubernetes入門

☆特集2　ゼロから作るコンテナ

◎コンテナ/Dockerの基礎知識から自前管理ツール作成まで
●イントロダクション　特集2でトライすること

◎特集を読み進めるために…
●第1章　コンテナとDockerの基礎知識

◎名前空間/リソース制限/ストレージ/仮想Ethernet
●第2章　コンテナを実現するための4つの技術

◎イメージ管理/実行管理/ストレージ管理/ネットワーク管理
●第3章　Dockerからコンテナを操作する

◎プログラム実行環境分離/ストレージ領域/ネットワーク/ホストとコンテナ・ファイル共有/外部アクセス
●第4章　自前のコンテナ管理ツールを作る

◎環境が隔離されていること/アプリが動作すること/外部からネットワーク・アクセスできること
●第5章　自前コンテナ管理ツールの動作確認

●Appendix1　cgroupを利用したリソース制限設定ツール

☆AI画像処理

◎画像生成AIの新機能を試す〈第3回〉
●生成スピードを短縮できる「LCM」

◎ラズパイでエッジAI〈第4回〉
●人の状態を識別する…転倒検知とポーズ

◎生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第3回〉
●シンプルな6層CNNの仕組み…カラー・ボール認識を例に

☆テクノロジー掘り下げ

◎Pythonで体験カルマン・フィルタ入門〈第3回〉
●カルマン・フィルタで1次元運動を推定②

◎もっと深掘り！Git&GitHub〈第2回〉
●タグとブランチ戦略

◎特殊な工具や難しい技術は不要！
●表面実装部品のラクラクはんだ付け術

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第14回〉
●DSDネイティブ再生対応④…DSD音量処理編

☆付録基板コーナ

◎最終回　Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第7回〉
●Pico WのWi-Fi機能を使ってネットワーク通信を行う

☆ニュース&レポート&お知らせ

●EVミニカート・レース2024つくばレポート

●ほんのり

◎InterfaceDojo通信〈第6回〉
●青梅(東京都)編

◎作業部屋 ツール自慢〈第27回〉
●はんだ付け不要で独自基板を製作できるPCBAサービス

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●コンピュータ手帳2025

● 特 集
～MATLABで1ニューロンから手作り～
特集　数学&図解でディープ・ラーニング


● 別 冊 付 録
ディープ・ラーニングの始まりと現代社会での活用
　　～2024年ノーベル物理学賞/化学賞をひもとく～

【新連載】もっと深掘り！Git&GitHub
【注目】小型カメラの画像評価術

　ディープ・ラーニングは，コンピュータが大量のデータを学習して，データの特徴を抽出する技術です．機械学習の手法の1つですが，従来は人手で行っていた特徴抽出（いわゆる学習）を自動で行えるようになった事から，ここ数年で急速に普及し，今や社会を支えるさまざまな場面で使われる技術となりました．
　現在は，さまざまな学習アルゴリズムが，ブラックボックスのように中身を知らなくてもお手軽に試せる環境（Pythonなど）が整っています．簡単に試せるので，よく理解しないままニューロン数や中間層を増やしたり，いろいろな評価関数を試したりなど，組み合わせ的に試行錯誤をして結果的に時間がかかってしまった経験があるのではないでしょうか．

　ディープ・ラーニングの学習アルゴリズムは，数学理論に基づいています．サイコロをランダムに振って発見的に結果を出している訳ではありません．そこで本特集では，このディープ・ラーニングのメカニズムを数学的な観点で説き明かしていきます．このメカニズムを解き明かすには，高校や大学初等の数学を使いますが，特に教科書を見直す必要がないよう，本特集内で完結するようにしています．
　また，本特集の中では，数値解析ソフトウェアMATLABを使って，実際に1ニューロンからディープ・ラーニングの仕組みを理解していきます．読者が実際に手を動かしながら学べるように，次の3つの特典を用意しました．

(1)モデルベース開発ツール（MATLAB/Simulink）の6ヶ月ライセンス
(2)記事の内容を手元で試せる…全モデルおよびプログラムを公開
(3)特集筆者による講義ムービをYouTubeにて公開

★目次　

◎MATLABで1ニューロンから手作り
☆特集　数学&図解でディープ・ラーニング

◎使いこなすには学習のからくりを理解するのが近道
●イントロダクション1　話題のLLMとディープ・ラーニングの関係

◎ディープ・ラーニング機能は使わずスクラッチで！6カ月ライセンスでじっくり試せる
●イントロダクション2　MATLABで脱ブラックボックス！ディープ・ラーニングを解き明かす

◎人手で学習するか，自動で学習するか…手間や必要な計算資源が大きく異なる
●プロローグ1　特集を読む前に知っておきたい…機械学習とディープ・ラーニングの違い

◎畳み込み層，プーリング層，全結合層の3つを組み合わせて学習モデルを構成する
●プロローグ2　ディープ・ラーニングの全体像

◎Simulinkで1ニューロンから手作り！モデル化から学習メカニズム，活性化関数まで
●第1章　単純ニューラル・ネットワークのモデル化と学習
1-1　ニューロンのモデル化/1-2　ニューロンの学習

◎ディープ・ラーニングのからくり理解に必須!数学の基礎から応用事例まで
●第2章　ベクトルと行列
2-1　ベクトルの加算と減算/2-2　ベクトルの内積・外積/2-3　ベクトルの適用とご利益/2-4　行列

◎それぞれの特徴からディープ・ラーニングにおける役割まで
●第3章　常微分/偏微分/全微分の基礎

◎全結合層の概要から，回帰/分類モデルの設計&シミュレーションまで
●第4章　ニューラル・ネットワークが予測を行う仕組み

◎損失関数と勾配降下法を使ってパラメータを更新するバックプロパゲーションのからくりを解き明かす
●第5章　ニューラル・ネットワークが学習を行う仕組み
5-1　学習に使う数学の道具/5-2　回帰出力層のバックプロパゲーション/5-3　合成関数とチェインルール/5-4　その他の層のバックプロパゲーション

◎数式とソースコードの対応を見ながら学習のからくりを解き明かす
●第6章　全結合層をMATLABコードでフルスクラッチ実装
6-1　分類の全結合層/6-2　回帰の全結合層

◎定番の畳み込みニューラル・ネットワーク AlexNetを転移学習でカスタマイズして利用する
●第7章　既存ネットワークで画像データ分類をサッと体験

◎モーメンタムの概念を使って安定的な学習を進めるメカニズムを解き明かす
●第8章　ベクトル解析の学び直しと転移学習のからくり

◎フィルタの概念から離散データの差分微分まで
●第9章　畳み込みの基礎知識

◎2次元のフィルタを使ってエッジを検出するメカニズムを解き明かす
●第10章　畳み込みと画像特徴抽出

☆画像評価

◎監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第4回〉
●色測定結果の読み方

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第10回〉
●PRNUその2…実測

☆OS使いこなし

◎Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第15回〉
●ROCK4C+編⑥…無線LANを動かす

☆テクノロジー掘り下げ

◎新連載　もっと深掘り！Git&GitHub〈第1回〉
●Gitが情報を記録する仕組み

◎便利クレート探偵団〈第7回〉
●ビット・フィールドへのアクセスを簡単にするbit_fieldとbitfield

◎数理最適化プログラミング〈第5回〉
●生物の進化をヒントに最適化問題を解く

☆AI画像処理

◎生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第2回〉
●ディープ・ラーニングで画像認識…まずはPCで学習・推論してみる

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第5回〉
●若葉みつわ台(千葉県)編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

◎やりなおしのためのコンピュータ技術　特別編
●ディープ・ラーニングの始まりと現代社会での活用

● 特 集
～LLM/姿勢推定/信号処理/GPS～
Pythonで動かして学ぶ線形代数

● 別 冊 付 録
ang Primer 25KでFPGA開発 No.4


　線形代数とは，主に行列，ベクトルなどの数学分野をさします．これらは，AI，画像処理，姿勢制御，信号処理，３Dグラフィックス，動画圧縮技術など幅広い分野で使用されている数学であり，多くの技術者にとって必須知識です．
　しかし，数学は重要とわかっていつつも，数式は難解で抽象的でなかなか理解しづらいところがあります．
　そこで今回は，以下のさまざまな技術について，抽象的な解説になりがちな線形代数（数学処理）をPythonコードで具体化して解説します．実際にコードを動かしてみることで原理の数学に対する知識を深めることができ，エンジニアとしての基礎固めになるでしょう．


★目次

◎
☆特集　Pythonで動かして学ぶ線形代数

●イントロダクション　今どきエンジニアの必須ツール「線形代数」

●プロローグ1　数学を楽しく学ぶコツは「イメージ」をつかむこと

●プロローグ2　イメージをつかんで学ぶ…線形代数の使い方

●Appendix1　ベクトル&行列演算のPythonプログラミング入門

●第1章　重回帰分析を使った磁気センサ校正
1-1　使う前に正しい値を計測できるように調整が必要/1-2　ゲイン・オフセット補正を使った磁気センサの校正/1-3　ゲイン・オフセット補正で使う数学…重回帰解析/1-4　磁気センサをゲイン・オフセット補正により校正

●第2章　慣性センサで姿勢推定実験
2-1　3次元回転を表す数学的表現/2-2　角速度センサによる回転とクオータニオン/2-3　実機製作の前準備/2-4　実験①…取得済みデータから回転機体のオイラー角表示/2-5　実験②…回転する機体の姿勢角をリアルタイムに表示/2-6　追加実験…角速度センサのオフセット・ドリフトの影響を抑える/2-7　実験③…センサを動かして，3D移動軌跡を表示

●第3章　Pythonで作って学ぶLLM(大規模言語モデル)
3-1　仕組み…トランスフォーマという数理モデルを使う/3-2　LLMでのテキスト生成過程/3-3　開発環境/ 3-4　実装①トークナイザ/3-5　実装②自動要約AIを作成するためのデータの準備/3-6　実装③埋め込み層/3-7　実装④トランスフォーマ・ブロック/3-8　自作LLMで学習&テキスト生成

●第4章　データの特徴抽出
4-1　データの特徴抽出が必要な理由/4-2　主成分分析(PCA)…似たようなカラムをまとめたデータに変換/4-3　線形判別分析(LDA)…データの分類を考慮してカラムをまとめる/4-4　独立成分分析(ICA)…音のような混ざり合ったデータを独立した音源に分離/4-5　非負値行列因子分解(NMF)

●第5章　畳み込み演算
5-1　畳み込み演算の基礎知識/5-2　1次元データ畳み込み演算の例…移動平均/5-3　2次元データの畳み込み演算の例…画像のエッジ処理/5-4　多次元データの畳み込み演算の例…畳み込みニューラル・ネットワーク

●第6章　地理情報システム(GIS)
6-1　基礎知識…用途/数学が必要な理由/座標系/投影図法/6-2　異なる座標系間の座標値を変換するヘルマート変換/6-3　高精度測位向け…地殻変動誤差の補正/6-4　最小二乗法によりヘルマート変換のパラメータ推定を行う/6-5　3次元位置と時刻を求める

●第7章　ジオメトリ処理
7-1　3DCG作成過程の概要/7-2　MVP変換/7-3　ビューポート変換/7-4　プログラムの実行

●第8章　2次元レーダにおける符号化処理
8-1　符号化レーダの概要/8-2　識別符号の生成/8-3　識別符号による各送信機信号の復元/8-4　アダマール行列以外の識別符号の生成/8-5　2次元レーダ画像を得る

●第9章　動画圧縮符号化
9-1　動画圧縮符号化のあらまし/9-2　画素値の飛びをならすデブロッキング・フィルタ/9-3　効率的な符号化を支えるアフィン変換，直交変換

☆特設

◎線形代数学び直しのきっかけに
●やりなおし&深掘りのための行列，ベクトル

☆画像評価

◎監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第3回〉
●色測定の基礎知識…カラー・チャートと照明条件

☆AI画像処理

◎新連載　生成AI×エッジ・デバイスでAI画像認識〈第1回〉
●生成AIでディープ・ラーニングの 学習用画像セットを自作

◎ラズパイでエッジAI〈第3回〉
●複数人の関節点の検出が可能なYOLOv8，3次元の姿勢推定が可能なMediaPipe

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPico DACの製作〈第13回〉
●DSDネイティブ再生対応③…アルゴリズム解説編

☆付録基板コーナ

◎Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第6回〉
●USBホスト機能を使ってUSBキーボード，マウス，USBメモリをつなぐ

☆テクノロジー掘り下げ

◎3mm角のパッケージに1000個のLUTとFFを搭載する
●グルー・ロジックにお勧めルネサスのForgeFPGA

◎分散シミュレーション環境 箱庭〈第4回〉
●箱庭を活用したデジタルツイン(後編)

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第4回〉
●となみ(富山県)編

◎作業部屋 ツール自慢〈第26回〉
●小さな筐体に多機能を詰め込んだ安定化電源

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●Tang Primer 25KでFPGA開発

● 特 集
～ラズパイPicoで割り込み/コア間通信/PicoSDK共存～
ゼロから作るマルチコアOS

● 別 冊 付 録
やりなおしのためのコンピュータ数学 Vol.4
★目次

◎
☆特集　ゼロから作るマルチコアOS

◎マルチコアOSを理解するためには…作ってしまおう!
●プロローグ　ゼロから作るマルチコアOS「Try Kernel」の概要

☆第1部　OS作りの準備①…マルチコアを理解する

◎分類/プログラム構造/OSの方式
●第1章　マルチコア・マイコンの基礎知識

◎ハードウェア・スピンロック/インターコアFIFO/メモリ・アクセス
●第2章　RP2040マイコンのマルチコア機能

◎2コアで起床→休止を交互に繰り返してLチカ
●第3章　マルチコア・プログラムをベアメタルで実行する

●Appendix1　マルチコアOSの開発環境

☆第2部　OS作りの準備②…割り込みを理解する

◎マルチコアの制御に必須!基本動作からRP2040の割り込み機能概要まで
●第1章　割り込みの基礎知識

◎割り込みハンドラ/API/遅延ディスパッチ
●第2章　OSの割り込み管理機能と実装

◎超音波距離センサを例にμsオーダの時間計測を試す
●第3章　割り込み機能を使ってみる

☆第3部　OS作り①…ユーザがタスクを各コアに割り振る「AMP方式」

◎各コアに特定の処理を行わせる
●第1章　AMP方式「Try Kernel-A」の概要と実装

◎リセット・ハンドラ/メイン関数/初期タスクからアプリケーション・プログラム実行開始の同期まで
●第2章　OS起動処理の実装

◎機能検討から生成APIの設計，超音波距離センサを使った実験まで
●第3章　CPUコア間メッセージの実装

☆第4部　AMP方式「Try Kernel-A」で製作にトライ

◎モータとセンサをリアルタイム自作OSで制御!まずはシングルコア版で実装する
●第1章　マイコン・カーの自動走行プログラムの作成

◎タスク間通信をCPUコア間通信に置き換えてTry Kernel-Aへ移植する
●第2章　自動走行プログラムをマルチコア化する

☆第5部　OS作り②…OSがタスクを各コアに割り振る「SMP方式」

◎内部構造から割り込み管理，CPUコア間の同期通信まで
●第1章　SMP方式「Try Kernel-S」の概要と実装

◎SMP方式の要であるスケジューラ&ディスパッチャを実装する
●第2章　タスク・スケジューリングの概要と実装

◎演算能力を必要とする処理を並列実行してマルチコア化の効果を測定する
●第3章　SMP方式「Try Kernel-S」を動かしてみる

●Appendix1　組み込みにおけるSMP方式のタスク・スケジューリング

☆第6部　Pico SDKとTry Kernelの良いとこ取り

◎USB/Wi-Fi/Bluetoothや各種ライブラリとTry Kernelを共存
●第1章　Pico SDKと連携するハイブリッド・システムの構築

◎Pico SDKのネットワーク機能とTry Kernelを組み合わせる
●第2章　製作①…Wi-Fi接続センサ・ノード

◎割り込みハンドラとCPUコア間通信で操縦コマンドを伝える
●第3章　製作②…Wi-Fi経由で操作するリモート・マイコン・カー

☆特設　ゼロから学ぶOS

◎いきなりマルチコアOS はちょっと…のビギナ向け
●プロローグ　1500行OS「Try Kernel」でOSの基礎を学ぶ

☆第1部　OSとは何か，そしてどんなOSを作るのか

◎タスクの優先度や状態遷移，スケジューリングが肝
●第1章　マイコンOSの基本…リアルタイムとマルチタスク

◎最小構成だけど仕事で使えるレベル
●第2章　1500行OS「Try Kernel」の仕様を決める

☆第2部　ステップ1…起動処理

◎main関数代わりにLEDを点滅させるまで
●第1章　起動処理のプログラムを作る

☆第3部　ステップ2…マルチタスク機能

◎実行コンテキストの退避/切り替え/復元
●第1章　プログラムを切り替えるディスパッチャ

◎待ち行列/優先度スケジューリング/タスク管理ブロック
●第2章　実行すべきタスクとその順番を決めるスケジューラ

◎時間管理の単位チック・タイムと割り込みの設定
●第3章　システム・タイマとタスクの時間待ち機能

☆第4部　ステップ3…タスクの同期と通信機能

◎例えばセンサ制御とデータ処理…優先度をコントロールできる
●第1章　主に1対1のタスク同期に使われる…起床待ちと起床

◎フラグの生成/待ち/セット/クリア
●第2章　複数のタスク間で複雑な同期もできる…イベント・フラグ

◎資源の獲得と返却
●第3章　複数のタスク間での資源競合を防ぐ…セマフォによる排他制御

◎Try Kernel 2.0の新機能
●第4章　タスク間でデータ通信を行うメッセージ・バッファの実装

☆Raspberry Piライフ

◎ArmとRISC-Vの両アーキテクチャ対応！データシートからハードウェアとセキュリティの進化を読み解く
●最新ラズパイ・マイコンPico 2に搭載 RP2350レポート

◎IoTシステム構築塾〈第4回〉
●電源断対策/障害復旧/セキュリティ…ゲートウェイのセットアップと疎通確認

☆テクノロジー掘り下げ

◎エンジニア数学〈第5回〉
●音の信号処理(5)…「適応ノイズ・キャンセリング」

◎Pythonで体験カルマン・フィルタ入門〈第2回〉
●カルマン・フィルタで1次元運動を推定①

☆AI画像処理

◎画像生成AIの新機能を試す〈第2回〉
●追加学習モデルを既存モデルと並行して動かす「LoRA」　湊 雄一郎

◎ラズパイでエッジAI〈第2回〉
●PoseNet/MoveNetを使った人物姿勢推定

☆画像評価
◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第9回〉
●PRNUその1…測定法

☆回そう！モータ

◎毎号実験!自律移動ロボット〈第10回〉
●左右のかじ取りをマイコンで自動化し目的地に向かう

☆ニュース&レポート&お知らせ

◎台風にも負けず今年も開催! 組み込み技術者向け
●ワークショップSWESTに潜入

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第3回〉
●光(山口県)編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.4

特設記事は2023年7月号特集を再編集したものです

● 特 集
ラズパイで試して学ぶ　Linuxチューニング術50
～安価な小型コンピュータ・ボードが増えてきた，活用大チャンス！～

● 別 冊 付 録
FPGAマガジン No.3


　ボードLinuxはチューニングしてこそ真価を発揮します．
　起動高速化/低消費電力化/電源断対策/リアルタイム性向上/パフォーマンス改善/リソースの調整/セキュリティ強化の表ワザ・裏ワザを紹介します．



★目次

◎安価な小型コンピュータ・ボードが増えてきた，活用大チャンス！
☆特集　ラズパイで試して学ぶ Linuxチューニング術50

☆第1部　ラズパイでLinuxチューニングを始めよう

●イントロダクション　ボードLinuxはチューニングしてこそ真価を発揮する

●Appendix1　切っても切れない関係…組み込みLinuxとチューニング

◎ビルド/ブート/ランニング…3つのステージでパラメータをいじる
●第1章　まずはここから！ボードLinuxチューニング入門

◎ラズベリー・パイ4×YoctoProjectで手軽に体験しながら学べる
●第2章　チューニング環境の構築

☆第2部　チューニング術50

◎実測ツールの導入方法からデバイス無効化/サービス停止まで…チューニングを一通り体験する
●第1章　起動高速化

◎CPU動作周波数の動的制御やマルチコア化によるエネルギー効率の向上
●第2章　低消費電力化

◎突然電源を切られてもデータ破損を防ぐ読み取り専用マウント/squashfs/overlayfs
●第3章　電源断対策

◎プロセスの実行優先度を調整して応答速度を上げる
●第4章　リアルタイム性の向上

◎監視/最適化/アーキテクチャ/ファイル・システム
●第5章　パフォーマンス改善

◎①メモリ枯渇時の状態管理，②圧縮ブロック・デバイスによるメモリ節約，③リソース制限
●第6章　リソースの調整

◎セキュア・ブート/改ざん保護/暗号化
●第7章　セキュリティ強化①…デバイスおよびデータの保護

◎侵入検知/ログ取得/ファイアウォール/鍵管理
●第8章　セキュリティ強化②…不正アクセスの防止

◎システムを止めずに安全に更新する!面管理/SWUpdate/ライブパッチ
●第9章　セキュリティ強化③…アップデート

●Appendix1　組み込みLinuxとセキュリティ規格

●Appendix2　バイナリ改ざんを客観的に検証する…ビルドの再現性

☆AI画像処理

◎新連載　画像生成AIの新機能を試す〈第1回〉
●Stable Diffusionで生成した画像を整えるリファイナ技術

◎PatchCoreアルゴリズムで少量の異常サンプルからモデルを作成
●Google Colabで体験！AI画像認識で異常検知

◎施設への入退管理/フォーム分析/動物の個体識別/健康管理など
●歩行の特徴から人物を照合する「歩容認証」を試す

◎新連載　ラズパイでエッジAI〈第1回〉
●開発環境の準備

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第12回〉
●DSDネイティブ再生対応②…DSD音源対応！新ファームウェアを試す

◎IoTシステム構築塾〈第3回〉
●クラウドのセットアップと疎通確認

☆OS使いこなし

◎Windows11時代のデバイス・ドライバ開発〈第10回〉
●独自APOの開発⑦…入力(録音，キャプチャ)側に組み込んで動かす

☆画像評価

◎ラズパイで体験!CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第8回〉
●応答曲線その3…線形性と残像

◎監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第2回〉
●スマホ/車載カメラ/監視カメラの解像度や周波数応答を比べる

☆テクノロジー掘り下げ

◎数理最適化プログラミング〈第4回〉
●アントコロニー最適化

◎エンジニア数学〈第4回〉
●音の信号処理(4)…プログラムでもヘリウム・ボイスが作れる

◎新連載　Pythonで体験カルマン・フィルタ入門〈第1回〉
●カルマン・フィルタの誕生と活躍する分野

◎便利クレート探偵団〈第6回〉
●任意のデータをシリアライズ/デシリアライズするserde

◎毎月増える部品/規格/技術ノート〈第11回〉
●リアルタイムOS

◎分散シミュレーション環境箱庭〈第3回〉
●箱庭を活用したデジタルツイン

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32でPLC〈第5回〉
●OpenPLCで使えるファンクション/データの種類

☆付録基板コーナ

◎Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第5回〉
●Arduinoシールドを自作する

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎Dojo通信〈第2回〉
●名護編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●FPGAマガジン

● 特 集
～色や明るさ解析/領域特定/形状認識/ひずみ補正/マッチング/物体検知/カウント～
OpenCVで体験！現場プロの画像処理77

● 別 冊 付 録
やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.3


　画像処理は，製造業はもちろん，医療や農業，流通，自治体，保安など，あらゆる場面で利用されるようになりました．最近では自動車や小型ロボットの自動運転にも利用されています．カメラの小型化，高性能化や，コンピュータの処理能力が向上していることが，画像処理の発展に寄与しています．人口減少が止まらない日本において，「カメラ＋画像処理」は，エンジニアに必須の技術と言えるでしょう．
　特集では，これから画像処理を始める人や，レベルアップしたい人を対象に，開発現場のプロが，普段利用している画像処理技術を，プログラム付きで解説します．



★目次

◎色や明るさ解析/領域特定/形状認識/ひずみ補正/マッチング/物体検知/カウント
☆特集　OpenCVで体験！現場プロの画像処理77

●イントロダクション1　画像処理は現場プロにお任せ

●イントロダクション2　OpenCVは画像処理エンジニアのコモンセンス

☆第1部　現場プロの画像処理[基礎編]

◎前処理/色解析/明るさ解析/領域特定/形状認識/ひずみ補正など
●第1章　プロの卵向け!画像処理の基礎

☆第2部　ビギナはこちらから! Google Colabでサッと体験 画像処理

◎切り取り/リサイズ/シフト/反転/回転
●第1章　大きさや角度

◎色変換/ぼかし/ノイズ付加/ヒストグラム平坦化
●第2章　色やノイズ付加

◎パース変換/自由変形/ハフ変換/モルフォロジー変換
●第3章　ゆがみや欠陥の補正

◎ラベリング/背景差分/輪郭処理/エッジ検出
●第4章　差分やエッジの検出

☆第3部　現場プロの画像処理[実践編]

◎Cannyフィルタ/ハフ変換/ロバスト推定法/点群マッチングによる並進/回転の位置姿勢補正
●第1章　四角形状の認識と四角形頂点の点群マッチング

◎AKAZE特徴/総当たりとハミング距離/クロス・チェック/RANSAC
●第2章　特徴点マッチングを使った物体検出

◎ブラック・トップハット処理/メディアン・フィルタ/エロ-ジョン処理/判別分析法など
●第3章　画像モデルを作りさまざまな状況に対応！ひび割れ検出

◎面積/周囲長/フィレ系/重心/最小外接円/楕円・直線近似/凸包/円形度/凸度
●第4章　個数カウント/部品の欠け/ゴミの付着/形状検査…検査の基本「ブロブ解析」

☆第4部　ラズパイに移植済み! 現場の点検・見守り向け画像処理

◎画像モデルを作る要となる処理/改善できそうな処理/システムの課題が浮き彫りに
●第1章　HSV表色系を利用した赤さび検出

●Appendix1　人の感覚に近い指標「HSV表色系」で病害検知

◎撮影場所の光源などの影響で，写真に色が「かぶって」しまうときに
●第2章　ヒストグラム平坦化で海の青みを除去する

◎2つの画像をベクトルとみなし，ベクトル同士がどれだけ似ているかでマッチング
●第3章　テンプレート・マッチングを使用した酒瓶の充填量検査

◎周りにない色のシールを取っ手に貼りその角度をHSVで簡単検出
●第4章　シールと簡単画像処理で閉め忘れ防止！バルブの開閉判定

◎シール位置から針の角度をアークタンジェントで求める
●第5章　アナログ・メータのディジタル化…シール2枚で簡単画像処理

◎識別器を組み合わせて高精度化! 物体検出
●第6章　ハールライク特徴による識別器をカスケード接続して顔を検出する

◎ガンマ補正と変動画素数のしきい値設定で検知もれや誤検知を防ぐ
●第7章　フレーム間差分と+αの技で確実に異常検知

◎第4部の顔検出/異常検知/病害検知/テンプレート・マッチングを移植
●第8章　ラズベリー・パイで画像処理

☆第5部　マシンビジョン向けイメージセンサ技術

◎動く被写体をひずむことなく撮像できる
●第1章　グローバル・シャッタの仕組み

◎ファブリ・ペロー共振器/フォトニック・クリスタル・カラー・フィルタ/表面プラズモン技術で
●第2章　マルチスペクトル撮像

☆特設　120プログラムで始めるOpenCV

●第1章　特設で紹介する画像/動画処理

●第2章　開発環境の構築と新規プロジェクトの作成方法

●第3章　画像処理プログラムの基本構成

●第4章　USBカメラから得たリアルタイム画像を処理&表示する方法

☆テクノロジー掘り下げ

◎数理最適化プログラミング〈第3回〉
●コストをかけずに近似的な最適解を見つけ出すA*(エー・スター)

◎エンジニア数学〈第3回〉
●音の信号処理(3)…リアルタイムで音の高さを変えられるリング・バッファ

◎便利クレート探偵団〈第5回〉
●heaplessによるキューとスマート・ポインタ

☆OS使いこなし

◎Windows11時代のデバイス・ドライバ開発〈第9回〉
●独自APOの開発⑥…入力側に組み込む方法を検討する

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32でPLC〈第4回〉
●テスト用のラダー・プログラムを作って基板の動作確認をする

☆回そう！モータ

◎Arduino Uno R4でDCブラシレス・モータ制御〈第3回〉
●DCブラシレス・モータの構造

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第11回〉
●DMAでCPUリソース節約！再生フォーマットのOLED表示

◎最終回　ラズベリー・パイではじめるGPUプログラミング〈第3回〉
●GPGPUプログラミングにトライ

☆画像評価

◎新連載　監視や車載など組み込み向け小型カメラの画像評価術〈第1回〉
●解像度チャートの種類と測定準備

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎新連載　Dojo通信〈第1回〉
●会津編

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.3

● 特 集
～もう時代！仕事でも趣味でも楽しめそう～
プログラミングで体験 生成AI[画像/音/自然言語]

● 別 冊 付 録
やりなおしのためのコンピュータ技術Vol.2 音のデジタル化


★目次

◎もう時代！仕事でも趣味でも楽しめそう
☆特集　プログラミングで体験 生成AI[画像/音/自然言語]

●イントロダクション1　生成AI時代がやって来る

●イントロダクション2　生成AIの現在地

●イントロダクション3　動画生成AIはすごかった

◎画像生成/テキスト→画像変換/画像→画像変換
●第1章　人気のStable DiffusionをGoogle Colabで体験

◎2005年のオート・エンコーダから最新ディフュージョン・モデルまで
●第2章　進化の過程を実体験!歴代の画像生成AI

☆第1部　体験1：画像…Stable Diffusionで学習用データを大量生産

◎ツール機能一覧/便利機能/生成プロンプトのコツ/画像生成の仕組み
●第1章　画像生成AI Stable Diffusionの使い方

◎トリミング/マスキング/背景除去/バウンディング・ボックス…
●第2章　1枚の画像を1万枚に！前処理&データ拡張

◎YOLOv8で読み込める形にして類似画像がないか調べる
●第3章　2万枚の画像を整理…データセット作成&評価

◎生成AI 製の学習用データだけで正解率92.5%達成
●第4章　YOLOv8モデルのトレーニング&物体検出実験

☆第2部　体験2：音…声を取り込んでテキストを読み上げてもらう

◎教育での用途/主な生成技術/利用事例/音声生成ソフト/生成技術の変遷/歌声生成ソフト
●第1章　一覧表で読み解く音声生成AIワールド

◎筆者提供の仮想環境で試せる
●第2章　オープンソース音声生成AIVALL-E-Xのインストール

◎PythonプログラムによってVALL-E-XをAPI経由で操作する
●第3章　テキスト読み上げ実験…①プリセット音声　②自分の声

☆第3部　体験3：言語…Colabで体験！プロンプトの中に検索情報を加えるRAG

◎直近の出来事も社内ローカル情報も生成精度UP
●第1章　RAG注目の理由&&仕組み

◎情報源の指定/インデックス化/検索/生成/チェーンの作成と実行
●第2章　小説「注文の多い料理店」でRAGとLLMを比べる

☆第4部　閉じた環境で使える! GPU×ローカルLLM

◎文章生成/要約/抽出/コード生成
●第1章　ローカルLLMを動かしてみる

◎小さいコストで大規模モデルをカスタマイズできる「LoRA」を試す
●第2章　ローカルLLMを自分用にファイン・チューニング

☆第5部　コモンセンスになりつつある「生成AIの仕組み」

◎ChatGPTもLlamaもELYZAも基本はコレ!
●第1章　大規模言語モデルの仕組み

◎生成AIの本質をざっくりつかむ
●第2章　LLM/VAE/Normalizing Flow/拡散モデル/GAN…生成モデル重要ワード

●Appendix1　生成AIと法律

☆テクノロジー掘り下げ

◎数理最適化プログラミング〈第2回〉
●最短経路問題を解くダイクストラ法

◎エンジニア数学〈第2回〉
●音の信号処理(2)…ダイナミック・レンジを小さくするコンプレッサ

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第7回〉
●応答曲線その2…PiCamera V1とV2でブルーミングを比較する

◎分散シミュレーション環境箱庭〈第2回〉
●ドローン向けファームウェアPX4と連携してドローンを箱の中で飛ばす

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32でPLC〈第3回〉
●必要なソフトウェアの導入とOpenPLCエディタの設定

☆回そう！モータ

◎毎号実験!自律移動ロボット〈第9回〉
●立ち乗りモビリティ…スイッチ操作で前後左右に移動する

◎ArduinoUnoR4でDCブラシレス・モータ制御〈第2回〉
●発生トルクや最高回転数はコイルの巻き数で変わる

☆Raspberry Piライフ

◎ラズベリー・パイではじめるGPUプログラミング〈第2回〉
●初めてのGPUプログラム実行

◎IoTシステム構築塾〈第2回〉
●エッジ・デバイスのプログラムを作成する

☆付録基板コーナ

◎Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第4回〉
●ロギング・シールド上のSDカードをUSBメモリ化する

☆ニュース&レポート&お知らせ

●読者プレゼント

●ほんのりInterface

◎作業部屋 ツール自慢〈第25回〉
●部品選択の幅が広がる簡易型リフロー槽

●次号予告

☆別冊付録

●やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.2 音のデジタル化

● 特 集
～AIプログラミング支援/エディタ/仮想化/履歴管理～
[Copilot/VSCode/Docker]ソフトウェア開発革命

● 別 冊 付 録 Git&GitHubをはじめる本


【 ソフトウェア開発に数十年に一度の革命が起きている 】
　これまでソフトウェア開発はEmacsやVi，サクラエディタなどのテキスト・エディタとEclipseなどの統合開発環境，PCに直接インストールしたコンパイル環境を使い，手で入力するのが当たり前でした．
　近年，Copilot / VSCode / Dockerという革命的なツールが登場し，これらが置き換えられつつあります．CopilotはAIの支援を生かしたプログラム・コードとドキュメントの生成，VSCodeはマルチプラットフォーム対応によりOSを選ばない開発環境の実現と，さまざまなエクステンションによる拡張，Dockerは開発環境の可搬性を高め，運用環境のノンストップ化を実現します．
　これらのツールは今後，標準的な開発環境として使われていくでしょう．現在まだ導入していない方には導入の手引きとして，すでに使っている方にはより深い使い方を本特集では解説します．
　また，別冊付録「Git&GitHubをはじめる本」は，構成管理ツールGitとそのウェブ・サービス版であるGitHubについて紹介します．大規模開発現場はもちろん，個人での開発でもGitを導入するメリットを解説します．


★目次

◎AIプログラミング支援/エディタ/仮想化/履歴管理
☆特集　[Copilot/VSCode/Docker]ソフトウェア開発革命

◎開発環境が劇的進化！質の良いコードが効率的に作れる
●イントロダクション1　AI支援/エディタ/仮想化/履歴管理ソフトウェア開発革命が勃発

◎解析・認識処理の開発エンジニアによるVSCode，Git，Docker，Copilot活用例
●イントロダクション2　革命後のソフトウェア開発ライフ

☆第1部　AIプログラミング支援Copilot

◎有効化したらコードを書き始めるだけでどんどん提案してくれる
●第1章　コーディング支援ツールGitHub Copilotの基礎知識

◎設計書とコードが一致したプログラムを対話式修正で作り上げる
●第2章　Copilot×Doxygenで始める現代版文芸的プログラミング

◎コードの修正から詳細仕様書の生成まで
●第3章　現代版文芸的プログラミングによるプログラム改善の実例7選

◎STM32用コードを統合開発環境やライブラリを使わずに作る
●第4章　現代版文芸的プログラミングによるマイコン開発

☆第2部　高い拡張性を持つ超定番コード・エディタVSCodeの便利技

◎拡張機能が豊富/多数のマイコン開発に対応/Git連携/Copilot連携…コード書くなら
●第1章　VSCodeおススメの理由

◎リモート・仮想環境/Copilot/作図/マイコン開発/開発言語/ドキュメント作成/共同開発など
●第2章　VSCodeエクステンション セレクション・ガイド

◎ESP32搭載ユニットM5Stamp S3をMQTTで遠隔操作
●第3章　マイコン向けエクステンション「PlatformIO」で無線Lチカ

◎プロジェクトの作成からシリアル通信のモニタ表示まで
●第4章　ESP32&Picoの開発環境をPlatformIOで構築する

◎RA/RZ/RH850/R-Car/RX/RL78/RE対応
●第5章　ルネサス製マイコン対応「Renesas Extensions」でLチカ

◎Markdown，プレゼン，ダイアグラム，フローチャート
●第6章　作図も！ドキュメント作成用エクステンション4選！

☆第3部　コンテナ環境の作成と管理を行うDocker

◎どのコンピュータでも同じアプリケーションが動作する
●第1章　仮想化/コンテナ/Dockerの基礎知識

◎①ファイル共有，②リモート接続，③x64コンテナを動かす
●第2章　ラズパイで試す！コンテナ環境の構築&実行

◎名前空間/コントロール・グループ/ストレージ・ドライバ/ネットワークへの参加
●第3章　コンテナを実現するために使われている技術

◎Docker×ラズベリー・パイで構築する！開発&運用環境のコンテナ化からイメージ入れ替えまで
●第4章　コンテナ利用システムを作る①…仕様検討と準備

●Appendix1　ラズベリー・パイの準備①…セットアップ

●Appendix2　ラズベリー・パイの準備②…環境センサBME280と接続

◎コンパイラやライブラリ，フレームワーク，DBなどのミドルウェアを統一できる
●第5章　コンテナ利用システムを作る②…開発環境

◎ラズパイ上にデータ・サーバとセンサ・クライアントを構築，コンテナの入れ替えまで
●第6章　コンテナ利用システムを作る③…運用環境

☆第4部　これは押さえておきたい…最新C言語とGitLab

◎C99のおさらい/C11およびC17で追加変更された仕様/C23との関係/C++との関係
●第1章　今やC言語と言えばこれ！C11入門

◎オンプレミス環境での運用が可能なGitLab
●第2章　GitLabとGitHubの違い

☆テクノロジー掘り下げ

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第6回〉
●応答曲線その1…曲線の取得

◎新連載　エンジニア数学〈第1回〉
●音の信号処理(1)…リバーブ・エコー

◎新連載　数理最適化プログラミング〈第1回〉
●最適な組み合わせを探す「深さ優先探索と幅優先探索」

◎便利クレート探偵団〈第4回〉
●メモリ使用量や最悪実行時間が見積もれるheapless

☆RaspberryPiライフ

◎新連載　ラズベリー・パイではじめるGPUプログラミング〈第1回〉
●GPUのハードウェアとプログラム実行の仕組み

◎新連載　IoTシステム構築塾〈第1回〉
●エッジ・デバイスの開発環境を構築する

☆回そう！モータ

◎新連載　Arduino Uno R4でDCブラシレス・モータ制御〈第1回〉
●まずはDCブラシ付きモータ

◎ブラシレス・モータを回すプログラム書き方講座〈第14回〉
●Bluetoothで左右タイヤを個別制御…ハードウェア準備編

☆OS使いこなし

◎YoctoProjectではじめる組み込みLinux開発入門〈第14回〉
●ROCK4C+編⑤…マシン定義ファイルの中身をじっくり見てみる

☆音の信号処理

◎最終回　[実験]音で音を消すアクティブ・ノイズ・キャンセリング〈第11回〉
●Block NLMSを改良して収束速度と安定性を両立させる

☆IoTマイコンESP32

◎ESP32でPLC〈第2回〉
●ESP32アイソレートI/O基板のはんだ付け

◎スマホやIoT機器では当たり前のOverTheAirを個人で
●ESP32でやってみた…クラウド・サーバを利用した遠隔アップデート

☆付録基板コーナ

◎Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第3回〉
●温度をSDカードに保存するデータ・ロガーの製作

☆ニュース&レポート&お知らせ

●読者プレゼント

●ほんのりInterface

◎作業部屋 ツール自慢〈第24回〉
●ハードウェア開発に便利なサーマル・カメラ

●次号予告

☆別冊付録

●Git&GitHubをはじめる本

● 特 集
～コード生成/特許調査/仕様書要約/会話UI～
仕事のChatGPT

● 別 冊 付 録
やりなおしのためのコンピュータ技術　Vol.1　人工知能の基礎

● 新 連 載
ESP32でPLC　プリント基板交換券付き

【 使いこなして業務効率改善！ 】
　ChatGPT当たり前時代です．どのように使えるのか知っておいて，絶対に損はありません．特集ではコード生成はもちろん，特許調査や仕様書の要約に利用する方法を紹介します．
　ChatGPTによるチャット機能でユーザーインターフェースが改善される事例は，言われてみると当たり前に感じるかもしれませんが，とてもユーザー思いです．


★目次

◎コード生成/特許調査/仕様書要約/会話UI
☆特集　仕事のChatGPT

●イントロダクション1　ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル(LLM)の現在

●イントロダクション2　エンジニア向け生成AIの活用法

☆第1部　新開発スタイル…骨格作りから実装まで

◎ChatGPTと相性の良い言語で，ステージの描画/ブロックの出現・落下/エラー対応などを作り込む
●第1章　ステップ①…Pythonでゲームの骨格を作る

◎ゲームのロジックはPython→C#に変換して，色や配置の情報はパラメータとして設定する
●第2章　ステップ②…Unityに移植する

☆第2部　生成AIが組み込みのUIを変える…自販機チャットボットを例に

◎生成AIを使えば「察しと思いやり」を持つシステムが作れる
●第1章　人間が手作り→認識AI→生成AI…進化する対話システム

◎どんな操作に対しても関西弁で優しく教えてくれる！メイン・プログラム&UIも自動生成
●第2章　生成AIで作る…察しのいい自販機

☆第3部　調査/要約/採点/戦略立案…開発業務を助ける事例集

◎数式の解/TeX表記/回路SPICE/Verilog HDL/化学式・化学構造/特許検索/文献調査/複数文献/穴埋め問題
●第1章　研究開発に使える？ChatGPT活用トライ16

◎要約/抽出・分類/スコアリングとヒートマップ/ブラウザ・データの直接分析/業務改革案の作成/戦略立案
●第2章　事例6選！…生成AIを調査・分析に本格利用する

◎記事の要約や新たな価値の導出に
●第3章　文書を構造化するための単語オブジェクトの生成法

●Appendix1　GPT実務利用のヒント

☆第4部　製作事例

◎ラズベリー・パイ/GPT-4 Turbo API/Streamlit/Dockerを利用した
●第1章　オリジナル質問応答システムの構築

◎地理院が用意する標高データをGISソフトが読み込めるGeoTiffに変換する
●第2章　ChatGPTと協力して作るデータ形式変換プログラム

☆人工知能や科学計算

◎生成AI特集に向けて…1枚の画像から1万枚にデータ拡張実験〈第3回〉
●YOLOv8で物体検出モデル作成に挑戦

☆IoTマイコンESP32

◎新連載　ESP32でPLC〈第1回〉
●ESP32をPLCに仕立てる「アイソレートI/O基板」

☆テクノロジー掘り下げ

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第5回〉
●変換効率その2…実測

◎最終回　マイコンC言語転ばぬ先のつえ〈第32回〉
●動的スタック領域の削減④…局所変数を削減する

◎日本酒エレクトロニクス〈第5回〉
●超音波センサで液面の高さを管理する

◎毎月増える部品/規格/技術ノート〈第10回〉
●マシンビジョン・インターフェース

◎便利クレート探偵団〈第3回〉
●マイコンでも動的メモリ確保ができるembedded-alloc

◎特許の種〈第4回〉
●特許調査を体験

◎新連載　分散シミュレーション環境箱庭〈第1回〉
●箱庭の概要

☆音の信号処理

◎[実験]音で音を消すアクティブ・ノイズ・キャンセリング〈第10回〉
●抜群の外れ値耐性！BlockNLMSアルゴリズム

☆RaspberryPiライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第10回〉
●DSDネイティブ再生対応①…検討編

☆回そう！モータ

◎毎号実験！自律移動ロボット〈第8回〉
●立ち乗りできる2輪モビリティを作る

◎ブラシレス・モータを回すプログラム書き方講座〈第13回〉
●ESP32マイコンを使ってBluetoothでモータを制御する

☆付録基板コーナ

◎Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第2回〉
●ArduinoUno用多機能I/Oシールドを動かす

☆ニュース&レポート&お知らせ

●読者プレゼント

◎最終回　「CES2024」取材レポート〈第3回〉
●計算機の排熱利用/普及間近の通信プロトコル

●ほんのりInterface

◎作業部屋 ツール自慢〈第23回〉
●回路の修正作業で使うはんだ吸い取り器

●次号予告

☆別冊付録

◎やりなおしのためのコンピュータ技術 Vol.1
●人工知能の基礎

★目次

◎CPU性能/IO/カメラ/画像処理/ローカルLLM
☆特集　ラズベリー・パイ5 大研究

☆第1部　従来比2倍のスゴいやつ…！ズパイ5登場

◎AI画像認識12.6fps!スマホや一昔前のPCと同等レベルに到達
●イントロダクション　スペックからひも解く…ラズパイ5の良い点・悪い点

◎2.4GHz動作Cortex-A76×4搭載！PCI Express追加/ステレオ・カメラ対応/電源ボタン追加…
●第1章　性能は従来比2倍以上!ラズパイ5の特徴&変更点

◎最新ラズパイ5のPCIe対応ボードから，定番のお勧めボードまで
●第2章　ラズパイ用拡張ボードHATセレクション・ガイド

◎内蔵する2基のArm Cortex-M3プロセッサは一体何に使うのか推測してみた
●第3章　I/Oコントローラ「RP1」の特徴と謎

◎対応OSからlibcameraとPicamera2の使い方まで
●第4章　ラズパイ5対応！カメラ・ドライバ&コマンドの基本

◎Raspberry Pi Camera Module 1/2/3とHigh Quality Camera
●第5章　既存4種のカメラ・モジュールの動作を検証

◎TensorFlow LiteとローカルLLMを組み合わせてモノボケの面白さを評価させてみた
●第6章　ラズパイ5でサクッと始める私流のAI電子工作

☆第2部　性能大実験

◎演算性能はラズベリー・パイ4の2倍！ただし空冷ファンの利用は必須
●第1章　実験①…CPU性能&温度の測定

◎GPIOトグル速度&周波数精度からUART通信，NVMe SSD接続時のR/W速度まで
●第2章　実験②…I/O性能の測定

◎主要モジュール4種+USBカメラのキャプチャ速度&カスケード分類器/CNN/KCF法による認識速度
●第3章　実験③…カメラ入力&画像認識

◎デュアルカメラ製作を通してVR撮影ツールとしての実力を見てみる
●第4章　実験④…VR動画撮影

◎Llama2ベースの日本語LLMをラズベリー・パイ5上で動作させてみる
●第5章　実験⑤…生成AI

●Appendix1　Yocto Projectのラズパイ5対応状況

☆特設　ボードLinuxプログラミング入門

◎必要な道具をそろえてセットアップ！PCからのリモート・ログインまで
●第1章　まずはここから…ラズベリー・パイ5の始め方

◎慣れたらGUIより簡単!ファイル表示/ディレクトリ移動/コピー/削除の操作をマスタする
●第2章　Linuxコマンド入門&使いこなし術①…基本編

◎ヘルプ/マニュアル/設定/入力補完
●第3章　Linuxコマンド入門&使いこなし術②…便利機能編

◎Pythonですぐに試せる「GPIOZero」でLチカ/ボタン入力/PWM/モータ/ネットワーク…ほか
●第4章　作りながら学ぶ…I/O制御プログラミング

☆Raspberry Piライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応![新]ラズパイPicoDACの製作〈第9回〉
●Pico DAC母艦としてのラズベリー・パイ5

☆音の信号処理

◎[実験]音で音を消すアクティブ・ノイズ・キャンセリング〈第9回〉
●NLMSアルゴリズムの改良

☆付録基板コーナ

◎新連載　Picoとマルチコア対応RTOSでArduinoシールドを使おう〈第1回〉
●マルチプロセッサ対応カーネルの環境構築からサンプルの起動まで

☆鉄道・航空コーナ

◎最終回　舞いあがれ人力飛行機〈第13回〉
●プロペラの風を切る角度を速度に応じて自動制御する

☆人工知能や科学計算

◎生成AI特集に向けて…1枚の画像から1万枚にデータ拡張実験〈第2回〉
●簡単に画像データセットを作るためのStable Diffusion

☆テクノロジー掘り下げ

◎AI画像処理システム入門〈後編〉
●硬貨の認識，カウントと文字認識を行うソフトウェアの開発

◎突撃！隣のデータサイエンス〈第2回〉
●見直すたびに結果が異なるグレーゾーン・データへの対策

◎マイコンC言語転ばぬ先のつえ〈第31回〉
●動的スタック領域の削減③…CPU内部レジスタの退避領域を削減する

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第4回〉
●変換効率その1…測定法

◎日本酒エレクトロニクス〈第4回〉
●買うと数10万円の冷水機を修理する

◎毎月増える部品/規格/技術ノート〈第9回〉
●プラント制御で使われる通信プロトコル

◎最終回　作りながら学ぶ!プリント基板設計超入門〈第11回〉
●自作USBキーボード編⑤…製造サービスに発注する

☆ニュース&レポート&お知らせ

◎「CES 2024」取材レポート〈第2回〉
●磁石の回転で電力発生/隠語を検出するAI/1人乗りヘリ

●ほんのりInterface

●EVミニカート・レース九州大会2024結果報告

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●Yocto Projectスタートアップ・ブック

★目次

◎AI/量子/信号処理/画像/暗号/姿勢制御/通信/統計
特集　[すぐに使える数式&プログラム付き！]数学100

●イントロダクション　ライブラリがあるからOK！と思いきや…

●プロローグ1　数学のススメ

●プロローグ2　現場エンジニアが語る数学の知識が役立った6つの事例

●プロローグ3　コンピュータの数，人間の数の落とし穴

●第1章　基礎数学
1-1 三角関数/1-2 微分/1-3 積分/1-4 スカラとベクトル/1-5 ベクトル同士の積/1-6 行列の基礎

●第2章　信号処理の数学
2-1 低域通過フィルタ/2-2 高域通過フィルタ/2-3 帯域通過フィルタ/2-4 ノッチ・フィルタ/2-5 コム・フィルタ/2-6 フーリエ級数・フーリエ変換(FFT)/2-7 逆フーリエ変換(IFFT)/2-8 FFTバンドパス・フィルタ/2-9 スペクトル減算法/2-10 ウィーナー・フィルタ/2-11 システム同定/2-12 バイナリ・マスキング

●第3章　画像処理の数学
3-1 画像の拡大，縮小，回転，平行移動/3-2 射影変換/3-3 アルファ・ブレンディング/3-4 平均値フィルタ(ぼかし処理)/3-5 フィルタ処理(エッジ抽出)/3-6 Cannyのエッジ検出/3-7 コーナ検出/3-8 直線検出・円検出/3-9 判別分析法/3-10 画像のフーリエ変換

●第4章　飛翔体の数学
4-1 飛翔体の位置表現(基礎)/4-2 回転の表現の基礎(回転行列の定義)/4-3 回転座標系を考える(座標変換の定式化)/4-4 3次元の回転座標を表現する①方向余弦行列/4-5 3次元の回転座標を表現する②オイラー角/4-6 座標回転の表現の相互変換(SciPyの活用)/4-7 物理的な回転運動の表現(外積による角運動量の計算)

●第5章　クオータニオン
5-1 クオータニオンの基本(1)/5-2 クオータニオンの基本(2)/5-3 任意軸周りのベクトル回転の計算/5-4 クオータニオンによる任意軸周りの回転変換/5-5 同じ回転，逆回転，複数回転を行う回転変換/5-6 クオータニオンと回転行列の相互変換/5-7 角速度センサの姿勢可視化

●第6章　AIの数学
6-1 線形モデルの定義/6-2 線形回帰モデルの学習方法：最小2乗法/6-3 線形回帰モデルの学習方法：勾配降下法/6-4 過学習に対抗するための線形回帰モデルの変形/6-5 ニューラル・ネットワーク・モデルの定義/6-6 ニューラル・ネットワーク・モデルの学習/6-7 活性化関数/6-8 重みの更新アルゴリズム/6-9 モデル性能を測るための計算式「評価指標」

●第7章　統計の数学
7-1 統計量(平均値，分散，標準偏差，期待値)/7-2 共分散，相関係数/7-3 補完/7-4 正規化，標準化

●第8章　暗号の数学
8-1 モンゴメリ乗算/8-2 バイナリ法を用いたべき乗算/8-3 RSA暗号/8-4 有限体上の楕円曲線とその有理点/8-5 楕円曲線上の有理点同士の演算/8-6 Curve25519を用いた楕円曲線暗号/8-7 AES暗号

●第9章　量子コンピュータの数学
9-1　量子コンピュータと量子ビット/9-2　量子フーリエ変換(QFT)/9-3　量子位相推定(QPE)/9-4　HHLアルゴリズム

●第10章　無線通信の数学

☆特設

◎ジョセフ・フーリエの人生から
●フーリエ解析物語

人工知能や科学計算

◎新連載　生成AI特集に向けて…1枚の画像から1万枚にデータ拡張実験〈第1回〉
●テキスト→画像生成モデルStable Diffusionで1万枚を作る

☆鉄道・航空コーナ

◎舞いあがれ人力飛行機〈第12回〉
●加速度/角速度センサやGNSSを駆使…姿勢推定は難しい

◎Arduino/ラズパイで作るコックピット〈第11回〉
●7セグメントLEDを使って無線機を作る(その3…Luaスクリプト作成)

☆RaspberryPiライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応![新]ラズパイPicoDACの製作〈第8回〉
●ラズパイ音源のビット・パーフェクト再生…I2Sコントローラ対応

☆テクノロジー掘り下げ

◎帰ってきた日本酒エレクトロニクス〈第3回〉
●米の吸水時間管理タイマ

◎マイコンC言語転ばぬ先のつえ〈第30回〉
●動的スタック領域の削減②…引数領域を削減する

◎毎月増える部品/規格/技術ノート〈第8回〉
●民間宇宙ロケットに使われている電子部品

◎ラズパイで体験!CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第3回〉
●ダーク・ランダム・ノイズその3…ノイズの実測

◎組み込みRustのライブラリ便利クレート探偵団〈第2回〉
●便利機能満載の汎用デバッグ・ツールキットprobe-rs

☆OS使いこなし

◎Windows11時代のデバイス・ドライバ開発〈第8回〉
●独自APOの開発⑤…リアルタイムに操作できるGUIを作る

☆ニュース&レポート&お知らせ

◎「CES 2024」取材レポート〈第1回〉
●基板実装型個体電池と光基板配線

●ほんのりInterface

◎作業部屋 ツール自慢〈第22回〉
●はんだ付けが楽になる治具を3Dプリンタで作る

●読者プレゼント

●次号予告

【特設】CAN徹底解説
【新連載】　組み込みRustのライブラリ 便利クレート探偵団


ゼロから作るシリアル通信［UART/I2C/SPIをPicoで］ p.17
イントロダクション

3ステップで作りながら学ぶ!定番シリアル通信編集部pp.18-19PDF
第1部　マイコンで必須の通信方式を理解しよう
第1章

①長距離通信で有利，②半導体技術の進歩，③高速通信に向く

いまシリアル通信が主流になっている理由　永原 柊pp.20-23PDF
第2章

送信側と受信側でタイミングを合わせる方法

シリアル通信の基本技術…クロックとデータ同期　永原 柊pp.24-29PDF
第3章

仕組みから動作まで

定番シリアル通信…UART/SPI/I2C/CAN　永原 柊pp.30-36PDF
第2部　Pico＆MicroPythonでゼロから作るシリアル通信
第1章

PIOにシフト・レジスタを実装してMicroPythonから制御する

UARTをゼロから作る　加藤 忠pp.37-46PDF
第2章

温湿度・気圧センサBME280との通信を例に

I2C＆SPIをゼロから作る①…全体像と制御プログラム　岡野 彰文pp.47-54PDF
第3章

2線・同期式，半二重，オープン・ドレイン

I2C＆SPIをゼロから作る②…I2Cの通信規格　岡野 彰文pp.55-61PDF
第4章

MicroPythonでビット・バンギング

I2C＆SPIをゼロから作る③…I2C送受信機能の実装　岡野 彰文pp.62-70PDF
第5章

1Mbps以上での通信も可能な4線・同期式の高速シリアル・インターフェース

I2C＆SPIをゼロから作る④…SPIの通信規格　岡野 彰文pp.71-73PDF
第6章

MicroPythonでビット・バンギング

I2C＆SPIをゼロから作る⑤…SPI送受信機能の実装　岡野 彰文pp.74-77PDF
Appendix1

I3C：I2CとSPIの両方の良さを兼ね備える次世代規格　岡野 彰文pp.78-81
第3部　Picoで作る本格的プロトコル・アナライザ
第1章

UART/I2C/SPI対応…PCで波形確認できるPythonアプリケーション付き

読者に提供するプロトコル・アナライザの機能とGUI　加藤 忠pp.82-89PDF
第2章

PIOによる高速キャプチャと取得データの解析

Picoロジック・アナライザ＆解析ソフトウェアの作成　加藤 忠pp.90-96PDF
第3章

解析波形から理解する通信プロトコル

UART通信プログラミングとアナライザによる解析　加藤 忠pp.97-100PDF
第4部　シリアル通信トラブル集
第1章

電気回路からハードウェア，ソフトウェアまで

UART，I2C，SPI，CAN…さまざまな規格で起こり得るトラブル　加藤 忠，岡野 彰文，米田 真之pp.101-115PDF
特設　CAN規格徹底解説
第1章

CAN：信頼性，耐ノイズ性，システムの拡張性に優れたシリアル通信プロトコル

ネットワークの概要　藤澤 行雄pp.116-120PDF
第2章

ISO 11898-2：2016とISO 11898-5：2007を比べる

最新版の物理層　藤澤 行雄pp.121-124PDF
第3章

フレームの種類/タイミング同期/ステート遷移/エラー・ハンドリング

CANを深く理解するために…データ・リンク層徹底解説　藤澤 行雄pp.125-141PDF
第4章

TCP/UDPでおなじみの定番Socket APIでCANが使える

ラズパイ＆Linuxで動かせるCAN通信スタックSocketCAN　濱邊 真也pp.142-151PDF
テクノロジー掘り下げ
帰ってきた日本酒エレクトロニクス

第2回　XBeeとサーミスタで米麹を守る　長瀬 和希p.16
ラズパイで体験!CMOSイメージセンサ性能の測定評価

第2回　ダーク・ランダム・ノイズその2…ノイズの算出方法　米本 和也pp.152-156PDF
AI画像処理システム入門

前編　機材一式とシステム構築の手順　安永 智紀pp.179-184PDF
新連載　組み込みRustのライブラリ便利クレート探偵団

第1回　マイコンなどリソースに制約があるデバイスを対象としたロギング・フレームワーク　中林 智之pp.191-198PDF
最終回　Rustプログラミング問題集

第6回　はまりがちな落とし穴中村 仁昭，懸川 岳pp.199-200PDF
新時代のプロセッサ開発技術

第5回　回路の動作を数学で確かめるフォーマル検証　草刈 憲pp.201-204PDF
毎月増える部品/規格/技術ノート

第7回　使えるPythonライブラリ30選！粟井 修司，吉岡 隆宏，紺野 剛史pp.205-207PDF
マイコンC言語転ばぬ先のつえ

第29回　動的スタック領域の削減①…ネスト・レベルを減らす　鹿取 祐二pp.208-209PDF
電磁ノイズの世界

第12回　コネクタの活線挿抜がドキドキな理由松本 信幸pp.210-211PDF
作りながら学ぶ!プリント基板設計超入門

第10回　寸法を読み解く基礎知識　北神 雄太pp.216-218PDF
特許の種

第3回　おもしろきこともなき世をおもしろく　やざわくうp.219
音の信号処理
［実験］音で音を消すアクティブ・ノイズ・キャンセリング

第8回　基本設定の容易さが魅力！Normalized LMSアルゴリズム　川村 新pp.pp.157-162PDF
最終回　毎号増える！時系列データ信号処理

第6回　STM32マイコンでディジタル・フィルタを動かす金子 真也pp.168-173PDF
OS使いこなし
YoctoProjectではじめる組み込みLinux開発入門

第13回　ROCK 4C+編④…オーバライド機能を使ってマシン定義を作成する　三ツ木 祐介pp.163-167PDF
Windows11時代のデバイス・ドライバ開発

第7回　独自APOの開発④…USBオーディオDAC用ドライバに組み込む　日高 亜友pp.185-190PDF
回そう!モータ
毎号実験!自律移動ロボット

第7回　障害物を見つけて避ける　川村 聡pp.174-178PDF
鉄道・航空コーナ
舞いあがれ人力飛行機

第11回　高度，姿勢，測量…GNSSによる高精度測位の恩恵　樋田 啓pp.212-213PDF
ニュース＆レポート＆お知らせ
作業部屋 ツール自慢

第20回　筐体製作に便利なレーザ・カッタ　永井 健一pp.214-215
ほんのりInterface pp.220-221
作業部屋 ツール自慢

第21回　デュアルディスプレイの方へ…43型ディスプレイのススメ　古川 玲p.221
読者プレゼント p.225
次号予告 p.226