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1.

図書

図書
牧野浩二著
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2017.7  vi, 167p ; 26cm
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第1章 Intel : Edisonで電子工作をするために
第2章 Intel : Edisonを使った電子工作
第3章 : Webページを作って表示や操作をする
第4章 Intel : Edisonを使いこなす
第5章 : 外部機器をつなぐ
付録A Intel : Edisonの応用
付録B : Linux
付録C : コマンドラインで設定する方法
付録D Intel : Edisonの組み立て
付録E : アナログ出力するピンの変更
付録F : パーツリスト
第1章 Intel : Edisonで電子工作をするために
第2章 Intel : Edisonを使った電子工作
第3章 : Webページを作って表示や操作をする
概要: Intel EdisonでIoTデバイスを製作しよう!Intel EdisonはArduino拡張ボードを使うことで簡単にプログラムや電子工作ができるようになります。Intel EdisonをWi‐Fiに接続してIoTを実現してみよう。
2.

図書

図書
牧野浩二著
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2015.7  vi, 254p ; 26cm
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第1章 : パソコンで電子工作するために
第2章 : Arduinoだけを使う
第3章 : Processingだけを使う
第4章 : ArduinoをProcessingで動かす
第5章 : ProcessingにArduinoのデータを送る
第6章 : ArduinoとProcessingを連携させる
第7章 : ライブラリを使ってパワーアップ
付録A : 無線化の例
付録B : ソフトウェアのインストール方法
付録C : パーツリスト
第1章 : パソコンで電子工作するために
第2章 : Arduinoだけを使う
第3章 : Processingだけを使う
概要: 初めてでもプログラムがしやすいProcessingを使って、Arduinoや周辺機器の制御にチャレンジしてみよう。
3.

図書

図書
橋本洋志 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2020.4  ix, 303p ; 24cm
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第1編 基礎編 : データエンジニアリングとは
コンピュータ工学の基礎
Intel CPUの工夫 ほか
第2編 高速化 : 少しの工夫で速くなる
NumPyの使用
C/C++モジュールを呼ぶ ほか
第3編 デバイスデータアクセス : 通信プログラム作成の準備と手順
有線通信(通信機器の基礎
XBeeによる無線通信 : ほか
第1編 基礎編 : データエンジニアリングとは
コンピュータ工学の基礎
Intel CPUの工夫 ほか
概要: データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることです。データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制 御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、データをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。 続きを見る
4.

電子ブック

EB
橋本洋志, 牧野浩二共著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (xi, 303p)
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第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
第4章 : 確率モデル
第5章 : 自然科学モデル
第6章 : 経営モデル
第7章 : ベイズ統計に基づくモデル
第8章 : グラフ理論に基づくモデル
第9章 : 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
第10章 : エージェントベースモデル
第11章 : 強化学習による意思決定モデル
第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
5.

図書

図書
牧野浩二, 西崎博光共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.8  x, 235p ; 21cm
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第1章 はじめに : 深層強化学習でできること
本書の構成 ほか
第2章 深層学習 : 深層学習とは
ニューラルネットワーク ほか
第3章 強化学習 : 強化学習とは
強化学習の原理 ほか
第4章 深層強化学習 : 深層強化学習とは
ネズミ学習問題への適用 ほか
第5章 実環境への応用 : カメラで環境を観察する / MNIST
実環境でのネズミ学習問題 : ほか
第1章 はじめに : 深層強化学習でできること
本書の構成 ほか
第2章 深層学習 : 深層学習とは
概要: Pythonで動作する深層強化学習フレームワーク「ChainerRL」を用いて、深層強化学習を実際に使いこなすことに焦点を当て、開発環境の構築から深層学習、強化学習、深層強化学習とステップアップ方式で、基礎から実際のモノを制御する応用までを 解説。 続きを見る
6.

図書

図書
橋本洋志, 牧野浩二共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2021.4  xi, 303p ; 24cm
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目次情報: 続きを見る
第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
第4章 : 確率モデル
第5章 : 自然科学モデル
第6章 : 経営モデル
第7章 : ベイズ統計に基づくモデル
第8章 : グラフ理論に基づくモデル
第9章 : 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
第10章 : エージェントベースモデル
第11章 : 強化学習による意思決定モデル
第1章 : はじめに
第2章 : 数値計算と数学の基礎
第3章 : アニメーション
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