大学院 音声分野の研究をしたい人必見！研究室リスト[国立編]
本記事では、音声認識の研究を行っている国立大学の研究室をご紹介します。各研究室の大学名・研究科・専攻・研究室名・公式URLを掲載しており、大学院進学を検討している方に役立つ情報をまとめました。大学院大学・私立大学の研究室については別の記事で...
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応用情報技術者試験 応用情報技術者試験に合格最低点でギリギリ合格した話
今回は私が応用情報技術者試験に合格最低点で合格した時のお話をしたいと思います。ですので、「応用情報技術者試験」に最低限の労力で合格したいという方向けです。ギリギリ合格した私が、試験日までにどのような点に重点を置いたのかを説明させていただきま...
院試 Fランク大学から有名大学大学院合格のために私がやったこと
私は偏差値40の地方私立大学に通っていいましたが、トップレベルの工学系大学院に合格することができました。学力に自信が無かった私でしたが振り返ってみると、「情報収集」と「適切な学習」をすることがとても大事だったと思います。 この記事では、大学...
オートマトン 正規文法からNFA・DFA・最簡形DFAまで！変換手順をわかりやすく解説
本記事では、「正規文法」→「非決定性有限オートマトン」→「決定性有限オートマトン」→「最簡形決定性有限オートマトン」の変換方法をメインに解説します。そのため、各単語についての説明などは他サイトをご紹介することがございますので、ご了承ください...
プログラミング 音声データを活用した機械学習入門：wav2vec2
今回の解説では、音声データを使った機械学習プロジェクトを進めていきますが、初期のセットアップ手順は他の機械学習分野にも応用できる汎用的なものです。 wav2vec2による音声認識モデルの構築に加えて、データ準備や環境設定といった重要なステッ...
プログラミング 自宅から大学・職場のPCを遠隔操作する方法と設定ガイド
この記事では、自宅のPCから大学や職場のPCにアクセスする方法をご紹介いたします。 私は以前、大学にあるGPUを使って機械学習を行っていました。しかし、学習プロセスには膨大な時間がかかり、いつ学習が完了するのかも予測がつきませんでした。さら...
プログラミング WindowsがGPUを積んでいるか確認する方法
以下の方法でPCのメモリ使用量などをリアルタイムで確認することができます。 １、ctrl + Shift + Esc キーを押してタスクマネージャーを開きます。 ２，「パフォーマンス」タブをクリック ３，「GPU」が表示されるか確認 右上に...
プログラミング Pythonで仮想環境を作る方法(エラー対処つき)
Pythonでの開発において、仮想環境はプロジェクトごとに依存関係を管理するための重要なツールです。異なるプロジェクトで異なるパッケージやバージョンを使用する際に、環境を分けることでトラブルを避けることができます。この記事では、Python...
ポイ活 infoQは稼げるのか？ 一か月ガチ検証した結果
infoQとは？ 「infoQ」とは、アンケートに答えポイントを獲得して、そのポイントを現金などに変換することができるサイトです。 また、「アプリdeたま～る」という「infoQ」と連携しているサイトがあって、こちらでもポインタを獲得するこ...
生活 モンハン4G 回線切れ 解消方法 わかりやすく解説
問題・症状 モンハンシリーズは他のプレイヤーと通信することによって、協力してモンスターを狩ることができます。 3DSに対応している「モンハンシリーズ」では、「ローカル通信」「インターネット通信」が可能となっています。 ※「モンハン３Ｇ」は３...
ポイ活 「クッキング・ダイアリー」レベル18到達時間
「クッキング・ダイアリー」とは 「クッキング・ダイアリー」とは、 様々な料理を作ってお客さんの注文に応える飲食店経営SLG(出典：アプリゲット) はじめは、「ハンバーガー屋」からはじまり、「ケーキ屋」「ステーキ屋」など様々な料理の店を運営す...
情報数学 ハッセ図の上界と下限
A={2,3,5}の上界、上限、下界、下限を求める A={2,3,5}の上界、上限上界とは、ハッセ図で下に戻らず上にたどり着ける場所(※自身も含む)ということで、 ２の上界は ２，４，６，７，８，９ ３の上界は ３，４，５，６，７，８，９ ...
情報数学 オイラーグラフ と 半オイラーグラフの違い
〇オイラーグラフ オイラーグラフとは、 多重連結グラフ上で、オイラー閉路(全ての辺をちょうど1度ずつ通る閉路)が存在するグラフ 特徴：一筆書きが可能、始点に戻ることが可能、各点の次数がすべて偶数 オイラーグラフは↓のようになります。 ...
信号処理 離散時間信号の図示 例題で解説
離時間信号は単位インパルス信号の合成で表すことができる。 単位インパルス信号：時刻n=0で1、その他の時刻で常に0となる信号をδ(n)で表す。 単位インパルス信号を図示すると、 となる。 次の離散時間信号 は、単位インパルス信号を用いて次の...
生活 ドクターマーチンの偽物を買わされた話
偽物のドクターマーチンを買った経緯 ヤフオクで新品・未使用のドクターマーチンのブーツが1万円未満で落札することができました。 値段が安すぎるということもありましたが、海外(中国)から発送ということでとても怪しく思い始めました。 届いてみると...
生活 「かして！どっとこむ」で中古家電をレンタルした 感想
一人暮らしで家電製品を買い集めるにはお金がかかります。そんな時に便利なのが、レンタル家電です。 今回は、「かして！どっとこむ」で家電3点セットをレンタルしたので紹介したいと思います。また、 「かして！どっとこむ」 を使うメリットもご紹介しま...
プログラミング 【Python】Blender 画像を張り付ける方法
BlenderでPythonを記述する方法 １)メニューバーの「Scripting」をクリックします ２)「＋新規」をクリックします これで、「Blender」で「Python」を記述することができます。 Python Blenderでオブ...
情報数学 算術符号の符号化を分かりやすく解説
算術符号とは？ 算術符号は、データ圧縮する方法の一つです。 (データ圧縮とは元のデータを別の符号に変換することにより全体を表現するバイト数を減らすこと) 算術符号：算術演算によって情報源記号全体を一つの符号語で符号化する可変長符号のこと 例...
プログラミング Pythonで「エイトクイーン」を考える
エイトクイーンとは？ 駒の移動できる場所を利き筋と呼びます。 クイーンの利き筋例 チェスのクイーンでは、利き筋が縦、横、斜めのラインのマスです。 エイトクイーンとは、チェスの盤面においてお互いに利き筋にならないように8コのクイーンを配置する...
情報数学 隣接行列で経路数を求める方法 「わかりやすく解説」
隣接行列とは？ 隣接行列は、グラフをデータとして表現する場合に用いられ、節点同士で隣接する接点を表す行列。 ※ここでのグラフとは、グラフ理論で用いられるグラフのことを指します。 グラフ理論では、節点(頂点)と線(辺)で表されるデータ構造をグ...
プログラミング Pythonで線形探索法
Pythonを使って線形探索のプログラムを考えます 今回は例として、 【3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27】 の数字列の中から「１１」を探し出すプログラムを考えます。 ※線形探索法は、（大きい順） または ...
プログラミング 「シフト演算」が必要な理由
コンピュータで使われる「シフト演算」が必要な理由を考えます。 結論から言うと、 「シフト演算」が使われる理由は、計算を高速化するためです。 と言っても、どういう理論で計算スピードが上がるのか 実際に例を使って考えていきたいと思います。 シフ...
プログラミング Pythonで白黒写真を作成
NumPy と PIL を使って白黒写真を作る方法をご紹介します。 使用するモジュール・ライブラリについて 今回は、NumPyとPILを使います。 その前に、それぞれPythonでどんな効力を発揮するのかご紹介します。 NumPy：数値計算...
プログラミング Pythonで 奇数個のピラミッド の作り方
昔、つくるのに苦戦したプログラムをご紹介します 奇数個 の ピラミッドとは？ 画像のように指定した段数奇数個の段を重ねていくピラミッドのことです。 手っ取り早く 確認したい方向けに YouTubeのリンクを貼っておきます。 pythonで仮...
情報数学 [例題解説]伝送速度の求め方|情報源符号化#6
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第3章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
情報数学 [例題解説]復号誤り率の求め方|情報源符号化#5
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第3章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
情報数学 [例題解説]通信路容量の求め方|情報源符号化#4
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第3章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
情報数学 [例題解説]相互情報量の求め方|情報源符号化#3
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第3章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
情報数学 [例題解説]条件付きエントロピーの求め方|情報源符号化#2
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第2章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
情報数学 [例題解説]エントロピーの求め方|情報元符号化#1
本記事は、情報理論の基礎である「情報源符号化」のまとめ記事シリーズの第1章です。「情報源符号化」のまとめ記事では、「エントロピー」から始まり「条件付きエントロピー」「相互情報量」「通信路容量」「平均誤り率」「情報速度」について解説していきま...
オートマトン [例題解説] ε動作を含むNFA→簡形DFA への変換をわかりやすく解説
「ε動作を含む非決定性有限オートマトン」を「ε動作を含まない決定性有限オートマトン」に変換する方法をわかりやすく説明したいと思います。 ※この記事では 非決定性有限オートマトン→NFA 決定性有限オートマトン→DFAと表記することがあります...