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1．大きな地図：開発分野ごとの立ち位置 Webアプリケーションやネイティブアプリの開発、自動運転システムの開発、そして車載ネットワーク技術は、いずれも「ソフトウェア開発」という同じ言葉で括られる分野である。しかし実際には、扱っている抽象度、責任範囲、そして前提としている世界観は大きく異なる。これらの違いは、OSI参照モデルとコンピュータの構成という視点から整理すると、単なる技術の差ではなく「設計思想の差」として浮かび上がってくる。 OSI参照モデル×開発分野 Webアプリ開発は「OSIの上で完結する世界」 まず、Webアプリケーション開発はOSI参照モデルの最上位であるアプリケーション層を主な舞台とする分野である。開発者はHTTPやRESTといった高レベルなプロトコルを用いて処理を記述し、パケット分割、再送制御といった下位層の複雑な問題は、OSやネットワークスタックに委ねられている。通信が失敗しても再試行すればよく、多少の遅延や順序の入れ替わりはUXの問題として扱われる。この世界では「通信は不安定である」という前提そのものが設計に組み込まれており

目次 概要 開発環境 XGrids SDKのインストール サンプルデータのインストール・適用 概要 このチュートリアルでは XGrids 製品で撮影された3DGSデータ（三次元点群データ）のワールドで三人称視点で自由に歩き回れるプロジェクトを開発します。撮影機材をお持ちでない方のためにXgridsのサンプルデータを使用します。 Epic Games Launcherがインストールされている事を前提としています。 開発環境 Windows 11 Unreal Engine 5.6.1 LCC Unreal SDK ue5.6 V0.9.0 XGrids SDKのインストール LCC Unreal SDK をダウンロード ダウンロードしたzipファイルを右クリックし、すべて展開を選択して展開する。 Epic Games Launcherを起動し、Unreal Engineを選択。その後ライブラリを選択し、右上のUnreal Engineのバージョンが5.6.1になっていることを確認し、起動。 ゲームを選択し、三人称を選択。C++を選択後、ターゲットプ

目次 1.     概要 2.     開発環境 3.     XGrids SDKのインストール 4.     サンプルデータのインストール・適用 5.     Third Personアセットのインストール・適用 概要 このチュートリアルでは XGrids 製品で撮影された3DGSデータ（三次元点群データ）のワールドで三人称視点で自由に歩き回れるプロジェクトを開発します。撮影機材をお持ちでない方のためにXgridsのサンプルデータを使用します。 このチュートリアルではUnity Hubがインストールされていることを前提としています。 開発環境 Windows11 Unity 6000.2.12f1 XGrids SDKのインストール LCC Unity SDK 最新版 をダウンロード。 ダウンロードしたzipファイルを右クリックし、「すべて展開」を選択して解凍する。 Unity Hubを起動し、右上の新しいプロジェクトを選択。 Universal 3D を選択し、プロジェクト名と保存場所を設定する。その後、プロジェクトを作成を選択する。...

この度、ご縁あって大学受験予備校「 グレートヴォヤージュ 」様で、キャリア講演会に登壇させていただきました。 対象は大学受験を控えた高校3年生の皆さん。受験前の貴重な1時間を頂戴して「 AI・メタバース・ロボティクスといった先端技術が今後の社会をどのように変えていくのか...

このチュートリアルドキュメントでは0〜9までの手書き数字を認識するPythonアプリケーションの作成を行います。このドキュメントではMNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）より提供される「0」〜「9」の手書き数字データを使用し、手書き数字を認識し分類するアプリケーションを作成します。 前提条件 このアプリケーション作成には下記を満たす開発環境が求められます。 実行環境：Jupyter Lab プログラム言語：Python 3.x.x (下記開発モジュールに対応するバージョン) 開発モジュール： openCV, matplotlib, tensorflow, numpy その他：検証用の手書き数字画像10枚（GIMPなどの画像編集ソフトで作成してください） 作成するアプリケーションの要件定義 1. 画像の選択:    - アプリは識別対象の画像のパスを認識し、選択します。識別対象の画像は10枚ほど用意してください。画像編集ソフトなどを使用して手書き

深層学習(Deep Learning)とは機械学習におけるデータ解析手法の一つです。人間の脳内の神経細胞の繋がりを数理モデル化したニューラルネットワークを用いて、コンピュータがあたかも人間のように、また、人間ではなし得ないようなデータ解析を実現します。 人間の脳には100億から1000億の神経細胞(ニューロン)が存在しており、一つのニューロンが持つ多数の樹状突起(Dendrites)が複数のニューロンと接続し情報の伝達を行っています。ニューロンは体の各器官から受容された外部からの刺激に対して、刺激とその刺激に対する反応を情報として処理する手助けをしています。多数のニューロンが接続した神経回路網で、シナプス(Synapse)間の電位差により生じる電気信号を通して情報の伝達を行うことで人間の記憶・学習を担っています。 私たち人間が猫を見て「この動物は猫だ」と判別することができるのは、「猫がどういう姿形をしているか」という情報を視覚を通して認識し、「ネコ」という単語をその姿の生き物と結びつける学習を過去に経験し、記憶しているからです。深層学習ではこの人