ベンチャー体験工房1 安全・安心の生活環境に貢献する新しいIoTシステムの開発
WonderSenseという独自開発したモーションキャプチャーモジュールで、日常動作認識、ロボット制御などの新規アプリケーションを開発する。シラバス詳細

2021年5月

5月10日
授業内容:Pythonの基礎を学習しました。皆さん、プログラミングのノウハウがあるだけあって、スムーズに課題を進めていました。

5月17日
授業内容:加速度センサーについて学習しました。学研さんと任天堂さんの解説サイトを用いて理解度を深めました。興味がある方は調べてみてください。

5月24日
授業内容:加速度センサーのデータの取得、プロットについて学習しました。そして、三つの動作(歩く、座る、食べる)について分析しました。

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2021年6月

6月28日
授業内容:G1グループでは最小二乗法について学んだ。Octaveのサンプルコードをもとに最小二乗法のアルゴリズムをpythonで実装した。

G2グループでは特徴値とパターン認識について学んだ。パターン認識ではk-Nearest Neighborについて学んだ。

G3グループではアプリの設計、実装、テストについて学んだ。

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2021年7月

7月5日
活動内容:他の学生と話し合っている。インストール時にいくつかの問題が発生したが、解決した。

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7月12日
活動内容:Web designのCSSのように、layoutの設計方法が面白い。

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7月19日
活動内容:独自でアプリの設計ができるように努力している。

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2021年11月

11月8日
活動内容:プログラミング言語の1つであるPythonの基本文法について勉強しました。全員授業で与えられた演習問題に取り組みました。

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11月22日
活動内容:Pythonについてさらに勉強しました。計算に使用するmath,statiticsやデータの可視化に必要なmatplotlibなどのLibraryについて学びました。

11月29日
活動内容:任天堂さんのwebサイトを参考に加速度センサと加速度についての学習をしました。データファイルをプログラムで読み込む方法、グラフに可視化する方法についても勉強しました。

2021年12月

12月6日
活動内容:Pythonを使って加速度センサーから得られた時系列データの特徴値を計算する方法について勉強しました。

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12月13日
活動内容:時系列データをスライディングウィンドウにして、それぞれの特徴値を計算する方法について勉強しました。

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12月20日
活動内容:K-Nearest Neighbor(KNN)について勉強しました。これはクラス判別用の教師あり学習の手法です。

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