2016年9月18日日曜日

未来を動かすソフトアクチュエータ

未来を動かすソフトアクチュエータ

★ やわらかい素材、柔軟な動作、優れた加工性などの特徴から、ロボット、医療、福祉ほか様々な分野での応用が注目されているソフトアクチュエータ!
★ 最も実用化が進んでいる高分子アクチュエータに加え、次世代アクチュエータとして期待されるバイオアクチュエータを一挙紹介!
★ 各種材料や応用技術のほか、モデリング・制御、開発状況・市場動向まで徹底解説!
ソフトアクチュエータ / 人工筋肉 / 磁場駆動 / 熱駆動 / 電磁波駆動 / 光駆動 / 磁性ゲル / 誘電性ポリマー / 圧電ポリマー / 誘電エラストマー / カーボンナノチューブ / イオン液体 / 炭素ナノ粒子 / 分子論 / モデリング / 制御モデル / 制御手法 / センサ / 点字ディスプレイ / ソフトロボット / マイクロロボット / 医療 / マイクロポンプ / 触覚ディスプレイ / トランスデューサー / 発電 / バイオアクチュエータ / 組織工学 / 心筋 / 骨格筋 / ATP駆動 / アクチン / ミオシン / チューブリン / キネシン
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フィッシャープライス プログラミングロボ コード・A・ピラー

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2016年9月17日土曜日

Cards Against Humanity

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2016年9月10日土曜日

ARMプロセッサ―入門

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入門ロボットキット「ダンボット」

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ファンファーレの楽譜

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ワミー　100のアイデアブック

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ゲーム作りながらJavaを勉強

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2016年9月9日金曜日

スピログラフ


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RPGツクールVX+ツクールシリーズ素材集 和

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TensorFlowで学ぶディープラーニング入門｜書評・要点3つと2025年の読み方【CNN入門】

2016年刊『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』を短く要点整理。向いている読者・注意点（TF1系）・2025年の読み替え（TF2/Keras/Colab）まで実体験ベースで補足します。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

TensorFlowはじめました　実践！最新Googleマシンラーニング


Q1. この本は2025年でも役立ちますか？

A. 概念理解（とくにCNNの基礎）には有効です。コードはTF1系なので、実装はTF2/Kerasに読み替えてください。

Q2. どんな読者に向いていますか？

A. Python/Numpyの基礎があり、数式（微積・線形代数）が苦手ではない初中級者に向きます。完全初心者はTF2/Keras対応の入門書も併読を。

Q3. まずどの章から読むべき？

A. 畳み込み・プーリング・活性化関数などのCNN基礎が最優先。古いAPIの詳細は概念だけ把握し、実装は現行のKerasに置換でOKです。

Q4. どの部分が時代遅れですか？

A. Session/Placeholder、低レベルAPI中心の書き方、Estimator前提などは現行では非推奨。tf.keras と GradientTapeで置き換えます。

Q5. TF2/Kerasへの置換ポイントは？

A. tf.keras.layersでモデルを構築し、Model.fit()やtf.GradientTapeを使用。手動セッション管理は不要、Eager実行が前提です。

Q6. 実行環境はどうすればよい？

A. まずはGoogle Colabが簡単です。ローカルはpython -m venv→pip install tensorflowの順で最小構成から。

Q7. つまずきやすい所は？

A. テンソル形状（NHWC）とブロードキャスト、学習率設定、前処理（正規化・シャッフル・分割）。まずは小さなバッチ・短いエポックで動作確認を。

Q8. 併読におすすめは？

A. TensorFlow/Kerasの公式ガイドと、CNNの直観を掴むためのMNIST/CIFAR系チュートリアル。本書で概念→公式で現代実装の二段構えが効率的です。

Q9. 学習の目安時間は？

A. 通読は各章1–2時間、実装追試で**+2–4時間**。まずは1章ぶんを週末で完走し、翌週にKerasでリライトが定着しやすいです。


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2016年9月8日木曜日

littleBits

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小型ロボRAPIRO

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2016年9月6日火曜日

ワニの携帯置き

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ドラゴンクエスト　SPI.inc

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甲冑図鑑

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