AIの片隅で 投稿順index
(1) PanasonicとAI、つい不埒なことを言ってしまいました
(3) バオバブ、データセット制作の強みは多言語コミュニティ
(16) block, thread, warp, lane
(17) n,c,h,w,k,p,q,u,v,r,s なんのこっちゃ？
(18) Chainer、開発の終わり Preferred NetworksさんのChainer v7を一期として開発終了。
(19) CuPy、NumPy、単精度、倍精度 Chainerは開発終了ですが、CuPyは益々開発つづくということで、遅ればせながらCuPyを直接調べてみました。
(20) Kendryte K210 がくる AIアクセラレータも内蔵したRISC-VコアのSoC、Kendryte K210を搭載したM5StickVを購入。ちょっと興奮。
(21) Lenna様のお写真 M5StickVにプリインストール？されている boot.pyをちっぴり改造して、Lenna様画像を顔認識させていただき、結果をSDカードに記録してみました。
(22) M5StickVのお引越し、再起動 aNo研様の御本のお陰で、７カ月ぶりにM5StickV復活。AI業界、７カ月もたつと浦島太郎か。
(23) M5StickV、V-Trainigその後 お手軽にデータセットを作り、お手軽に学習、できるはずがちと待たされました。が、待ち行列解消されれば一撃、と。
(24) EDGE IMPLUSE、最初の一歩、スマホでやってみた、即登録 私は遅れていた！クリクリやっていたらマイコン用のAIアプリが出来てしまう。
(25) ESP-EYE、ESP32＋カメラとマイク、とりあえず写真を一枚 一声かけたら起動、私の中国語通じてる？ホントか？
(26) Googleの生成AI、Geminiにバイナリカウンタを作ってもらう Geminiが生成したVerilogソースをXilinx Vivadoのシミュレータで動作させてみた。OKよ。
(28) Googleの生成AI、Gemini、エミッタ接地増幅回路を設計して 今度は「アナログ」回路だ。Gemini様はなんでもお見通し。ホントか？
(29) Googleの生成AI、Geminiにトランジスタを変更してもらう 案１、案２、案３、最後はシミュレーションした上で実機で実験しろと。
(30) Googleの生成AI、Geminiにローパスフィルタを設計してもらう MATLAB持っていたらな、Gemini様のコードを走らせられたんだがのう。
(31) Googleの生成AI、Gemini、PIC16にメモリを接続してね 何だか「謙虚」でないかい？
(32) Googleの生成AI、Gemini、落下の微分方程式を立てて 今回は自信に満ち溢れている感じがするな。得意分野？
(33) Googleの生成AI、Gemini、ガウシアンフィルタをかけて ソフト書くのはお得意だけれども、各自の環境の凸凹まで知っているわけではないわいな。
(34) Googleの生成AI、Gemini、A64のアセンブラを書いて 意外な案２は機能するけど、純粋アセンブラはあまり得意でないみたい。
(35) Googleの生成AI、Gemini、1ms毎にタイマで割り込んで 割り込みだってハンドルできるGemini様。でも第１案がいつもOKとは限らないのね。
(36) Googleの生成AI、Gemini、R3は御存じだけれどR4はダメ？ Gemini様もまだ勉強が足らないところはある、と。ホントか？
(37) Googleの生成AI、Gemini、STM32にタイマ割り込みかけて IDEを駆使してソースを作るところまではGemini様は手を出してくれない？
(38) Googleの生成AI、Gemini、ESP32にタイマ割り込みかけて Gemini様を置き去りにライブラリの方が勝手に進化していた？聞いてないよ～。
(39) Googleの生成AI、Gemini、ラズパイPicoタイマ割り込み１ Gemini様はPythonお得意、MicroPythonも例外ではないっと。
(40) Googleの生成AI、Gemini、ラズパイPicoタイマ割り込み２ いいところまでたどり着いているんだけれど、詰めが甘いな。。。
(41) Googleの生成AI、Gemini、SAMD21タイマ割り込みかけて Arduino環境でもお勉強が追い付いてないところはある。。。
(42) Googleの生成AI、Gemini、M5Stackにタイマ割り込み ESP32編の仇をM5Stack編で討つ、という感じ。なんだそりゃ？
(43) Googleの生成AI、Gemini、この回路が何だか分かりますか？ Gemini様は回路図が何だか分かっているみたい。それどころか改良点をビジバシご指摘。恐れ入ります。
(44) Googleの生成AI、Gemini、トランスインピーダンスアンプ？ 回路図が悪い？ 見た目はシンプルなので騙される？ビミョーな回路なのよ。
(45) Googleの生成AI、Gemini、100倍の非反転増幅回路 Gemini様がご自身でシミュレーション？それは幻想？
(46) Googleの生成AI、Gemini、NE555、非安定モード発振 人気のデバイスでWeb上のデータ蓄積が多そうだからといって、うまく行くもんでもないのね。。。
(47) Googleの生成AI、Gemini、74AHC245、テストベクトル 自分でも無茶ぶりな感じがしているのだけれども、Gemini様は雰囲気だした回答打ち返してくる。ただね、内容がね。。。
(48) Googleの生成AI、Gemini、オシロスコープの画面を読み取って 「ご不明な点がございましたら、お気軽にお問合せください。」とGemini様に言われてしまった。
(49) Googleの生成AI、Gemini、回路図から部品表(BOM)作って スプレッドシートにしてくれるのは何気に便利。でもコマケー奴らは「適量」って残念。
(50) Googleの生成AI、Gemini、MicroPythonスクリプトを解釈して Gemini様の鋭いご指摘。恐れ入りました。
(51) Googleの生成AI、Gemini、Pythonスクリプトにコメント コメント入れてよ、とお願いしたら、ほぼほぼ完ぺきな仕事をしてくれるGemini様。自分で書くよりずっと良きかな。
(52) Googleの生成AI、Gemini、関数のunittestを作って やあ、Gemini様のお陰でバグが直ったよ～。ていうか元のプログラムがヘボだったか。
(53) Googleの生成AI、Gemini、ブロックダイアグラムを描いて Graphvizを使役してブロックダイアグラムを描いてもらうっと。投げかけ次第かも。
(54) Googleの生成AI、Gemini、不安定と判定される伝達関数？ ナイキストの安定判別方法でとお願い。Gemini様のご回答は不発気味。変なことを聞き過ぎたのか？
(55) Googleの生成AI、Gemini、tcl言語を教えて Gemini様に忘れてしまった tcl/tk 教わるか。すぐ忘れるよ、また。
(56) 何をいまさらGoogle Colaboratoryの練習？ 接続するだけで直ぐに使える？ でも使い方忘れんように、毎日練習しろよ、自分。
(57) 何をいまさらGoogle Colaboratoryの練習、その２ 老人の忘却力よ。数日練習休むだけで、記憶は忘却の彼方ぞなもし。
(58) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座への道 先に基礎コースの最初の単元も読んどけ、ってことだね。
(59) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、MLモデルその１ ようやく受講開始、やっている最中は立派な人になった気分だけれども、忘却力の老人はは直ぐに忘れるのよ。
(60) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、ロジスティック回帰 席を立って戻ってくる時間を入れると３５分か。Google様はそこまでお見通し？違うか？
(61) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、用語の日本語訳に混乱する 怖れ多いことなんだが、この単元の日本語機械翻訳、ダメダメでないかい？
(62) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、数値データの操作 機械翻訳のアラが気になるのだが、英語読むと目がしょぼしょぼして辛いので切り替えない老人だよ。
(63) 何をいまさらGoogle様の機械学習集中講座、カテゴリカルデータの操作 「プレイグラウンド演習」は面白いっす。ついつい時間を忘れてやってしまう。
(64) Google様の機械学習集中講座、データセット、一般化、過学習 今回、心に残った一文あり（でも機械翻訳のはずだけれども）
(65) Google様の機械学習集中講座、ニューラルネットワーク 忘却力の老人は学習直後から「勾配消失」の危機にありそう。やばいよ。
(66) Google様の機械学習集中講座、エンベディング 可視化ツールに感動、見ていて飽きませぬ。なお、PCAはカブスの選手じゃないよ、主成分分析だよ。これも静的エンベディングの限界？
(67) Google様の機械学習集中講座、大規模言語モデル(LLM) 「LLM は幻覚を起こす」というけれどお惚け老人の脳内モデルも決して褒められたもんじゃないよ。正気か？
(68) Google様の機械学習集中講座、実世界のMLその１ 「コマケー話」の裏側に、AI業界のブラックさがそこはかと香っているような気がします。老人の気のせいか？
(69) Google様の機械学習集中講座、実世界のMLその２ AutoML 今回は、「ホンワカ」した解説文につきました。大人の事情？３０分どころか読むだけなら１０分。いいのかそれで。
(70) Google様の機械学習集中講座、実世界のMLその３ Fairness 昭和のお惚け老人には素直に頭に入ってこない概念頻出してツライっす。その上、計算機が並列処理している横で人間は並行処理しないと予定時間に間に合わない。