こんにちは、Mizuhaです。
10/15-16にあった高専プロコンの競技部門に3人で参加してきました。
今回の競技部門のテーマは「力合わせる六万人」です。
内容は、コンピュータによる「かるた」です。
読み札を読んだ音声データのいくつかが重ねられた問題データがあります。それを解析して、どの札が重ねられているかを判別します。
今回使われたのは群馬県の郷土かるたである上毛かるたで、44枚の取り札と読み札で構成されています。
また、競技では英語版と日本語版の2種類が使用されています。
詳細は以下URL先にあります。
URL:https://www.procon.gr.jp/wp-content/uploads/2022/04/7cd7daa1edc6ad3c7077207f1814c2fc-1.pdf
私たちは、残念ながら予選に通ることはできませんでした。
しかし、長期間チームを組んで開発をしたり、他のチームや課題部門・自由部門の作品を見ることでたくさんのことを学ぶことができ、良い経験になりました。
また来年も参加し、今度は決勝まで行きたいです。
高専プロコンホームページ
この記事は、SYSKEN Advent Calendar 2022 12月4日の記事です。
めっちゃめちゃ寒くて毎日震えるしかない民ですが、皆様はいかがお過ごしでしょうか。
今年もアドベントカレンダーの時期になってまいりました。
世間では防弾チョッキやヘルメット、戦車、機関銃、手榴弾などを忘れず持ち歩くなどという
狂言を発する方々がおり、世も末かなと思っております。
まぁぶっちゃけ、特に内容が思いつかなかったのでアドベントカレンダーと検索して出てくる
アドベントカレンダーの記事をまとめるアドベントカレンダーの一記事になってやろうという
次第です。「それって手抜きじゃない？」って言ったやつ前に出てこい
ということで中身です。個人的におもろい？と思ったものや、
いい感じにまとめてくれてるサイト、アドベントカレンダー作成サイト等をご紹介していきます。
『Advent Calendar 2022 – 気になる技術系アドベントカレンダー！今年も集めますよ～！』
ここに大体乗ってるっていうかこれ紹介しとけば私の記事要らないまである超便利
『Qiita Advent Calendar』
説明不要 偉大なるQitta様に逆らうことなかれ
個人的に気になってる会社とかの社名を入れると意外と書いてたりするのでぜひ調べてみてね
『Adventar』
アドベントカレンダーが簡単に作れる作成ツールにして便利な紹介ツール
いろんな人のアドベントカレンダーを読んでみよう
『TRPGなんでも Advent Calendar 2022』
TRPGのいろんな記事が載ってるよ！TRPGおもろいよ！
TRPGを布教したい!!!
『奇妙な感情たちカレンダー Advent Calendar 2022』
なんかこの絶妙な感じが好き
今回の反省点として
ということで、
皆さんこんにちは、お元気ですか？私は徹夜でTRPGをしたのちにバイトをし、
TRPGの続きをするをし、アドベントカレンダーの提出を忘れるくらい元気です。
この後レポートが…
さて、思いついたので話すのですがDeep Learning(深層学習)について話します。
やはりアウトプットしてこそその身に焼き付くというものですからね。
といっても今回は概要のみなっており詳しいことは特に語りません。次回があるとは言っていない
Deep Learningについて説明をするには、まずパーセプトロンというものについて
説明しなければなりません。どうしてパーセプトロンについて説明しなければならないのか
については後述します。
パーセプトロンとはあるっていのは複数の入力を重み付けして、０か１を出力するだけのものです。
情報高専生にわかりやすく言うと論理回路を組み合わせていろいろな数を表現するものを
なんかかっこいい感じの図に表したものがパーセプトロンとなっています。
次にニューラルネットワークについて説明させていただきます。
実はニューラルネットワークとは先ほど説明したパーセプトロンを多層化させたものとなっています。つまり、パーセプトロンがわからなければなーんも分からんということです。
そして当然だだ多層化させるだけではちょっと複雑なだけな回路になってしまうため
この多層化させたものにシグモイド関数やらReLU関数やらエントロピー誤差なんかを
使うことでいい感じにすると
では皆さんお待ちかねのDeep Learning（深層学習）ですね、睡眠学習のほうではないですよ。
その前に、これまで「パーセプトロンが集まってできたニューラルネットワークというものがある」
といったいった説明をしました。そしてDeep Learningは、実はニューラルネットワークを
多層化させたものがDeep Learningとなります。
もちろんただ多層化させればDeep Learningになるわけではありません。
この多層化させたニューラルネットワークに、ハイパーパラメータの最適化や
過学習の抑制させたり、初期値を最適化させたりすると
つまりDeep Learningとはパーセプトロンがたくさん集まったニューラルネットワークが
たくさん集まってできた。めちゃめちゃ複雑なネットワークということです。
ついでに言うと、Deep Learningの使い方はDeep Learningを複数回同時に行い
それによって出力された値の平均を取っておおよその値を出すことになります。
ぶっちゃけほとんど走り書きでまったく検閲してないけど、
なんかいい感じに埋まったし間に合ったのでよし！
でこれにてアドベントカレンダーを終わらせていただきます。
寒気厳しき折柄、くれぐれもご自愛ください。
次回のSYSKEN Advent Calendar 2022は12月6日、担当はRain先輩です。お楽しみに。
この記事は、SYSKEN Advent Calendar 2022 12月2日の記事です。
皆さん、おはようございます。規則正しい生活をしている皆々様は朝早くにこの記事を読んでいると思います。もちろん私も朝4時には目が覚めています。
今年もついにAdvent Calendarの季節がやってまいりました。通称地獄へのカウントダウンです。24日25日になるといたるところで爆発が起こると思われるので外出の際は防弾チョッキやヘルメット、戦車、機関銃、手榴弾などを忘れないようにしましょう。
今回の記事ではProcon33の企業賞でいただいたMeta Quest 2で遊んだよ。という話をしようと思います。
ちなみにこの記事の半分はMeta Quest 2を装着して執筆しています。
Meta Quest 2(Oculus Quest 2)とは
Meta Quest 2（メタ クエストツー）は、Meta（旧称Facebook）の一部門「Facebook Technologies」が開発したOculus Questの後継となるバーチャル・リアリティヘッドセット。
だそうです。いわゆるVRヘッドセットというものですね。5~6万円します。
バーチャル空間でゲームをしたり映画を見たりといろいろなことができます。ゲームでいうとBeat Saberが有名です。
気になる人はおすきなブラウザで「Meta Quest 2ってなーに」と調べてみましょう。
(この先Meta Quest 2をQuest2と記載します。)
Q.部室に出現するQuest2を被っている人はいったい何をしているのでしょうか？
A.つよつよになっています。
Quest2を使用すると自分だけの空間を獲得し仮想空間にいろいろなものを配置することができます。
また”手”で操作することができます。
例えば
分かりやすく言えば
に浸ることができます。
アニメにたまにいるパソコンつよつよの人になったような気がしてくるので非常にモチベーションが上がります。最近は某アニメのロリがVRゴーグルを被り仮想空間を水泳していました。
さらにパソコンと連携することでパソコンの操作をQuest2上で行うことができるようになります。
Quest2には周囲を表示する機能もあるので安全です。
またスマホと連携することで外の様子をリアルタイムにクリアに把握することができます。
しかし、デメリットも存在します
これらのデメリットを吹き飛ばすほどつよつよで楽しいので問題はないです。
この記事の内容を要約すると
ということです。
Quest2ではほかにもゲームをしたり映像を楽しんだりと様々な楽しみ方があります。体を動かして遊ぶこともできるので運動にもなります。全高専生はVRゴーグルを購入してつよつよになりましょう。
戒め：決して試験期間中に遊ばない。
次回のSYSKEN Advent Calendar 2022は12月4日、担当はriver Kです。お楽しみに。
