社内DX②

 VRを使った実験を続けています。

先ずは大阪教育大学のインターンとCADデータとVRの融合。

インターンの報告ブログ

CADデータの寸法は間違っていませんがVRと合成するとグランド原点と縮尺があっていません。時給を支払った作業ではないのでしょうがないですが、もう少し踏み込んで調べて欲しかったところです。

UnityというソフトとオートCADで建築のVRのシステムを使いました。

インターンは学生なので費用は発生していませんがそれぞれのソフトは３０万／年間掛かります。設計事務所が建築基準を満たすソフトなので特に高級と言った訳ではありません。

今回私も放送大学学生になったのでダウンロードして色々試していますが高機能なので操作するだけでも大変です。

実現しようとしている内容はそれほどのレベルを必要としていないのですが色々な組み合わせがあり苦労しています。時間を見つけて少しずつです。

iPhone１２PROに搭載のLiDER機能(3Dスキャナー）を使って工場のデータを取りました。

工場一部のスキャンデータ

製品もスキャンしてblenderというソフトで合成しましあた。

インターンが作ったCADデータも縮尺やグランド原点も問題なく取り込めました。

この組み合わせでイメージしていることを実現することができそうです。

操作を動画にしました。

アップロードする為解像度を落としています。

グーグルEarthの野外のデータの取得にはまた別の難しい操作と手順がありますが、追って報告します。

これで現場での改造工事に使えないかを検証しています。

因みに寸法精度は１m /１cm以下です。その誤差のほとんどは手ブレによるものなので、安定させてデータを取り直す準備をしています。

３Dデータをブラウザーで表示するには月額の費用が必要ですが、試用版で月一回データアップロードが無料なのでそれを使っています。

もう少し作り込めば工事や社内研修用に使えると思います。

営業のツールになるかもしれませんし、これを実現出来れば中小企業レベルでも立派にDXが実現出来ている証明になると思います。

単位試験終了．．．

 中間試験はオンラインで対等提出でしたが単位試験はマークシート方式でした。

コロナ禍の為自宅で答案用紙を印刷して提出の為時間の制約が無かったので今回の合格点は可なり高くなると思われます。一応注意深く回答しましたが、さてどうなるでしょう？

数学は受験せず、必須科目の数値の処理と数値解析は提出しましたが微分積分や線型代数を良く理解出来ていないのに共役勾配法の計算としないと分からない問題が出るくらいなので半分も正解していないと思います。それ以外はオンライン教科5科目と放送授業12科目は提出しました。7日間の間、土日も一教科は解答してそれ以外は２～3教科がやっとです。

授業を考えて受講するより試験をこなす事になり多くの教科を受講したのは良かったのか悪かったのかです。それぞれの授業の特徴や何を学べるかが理解出来た事が成果ではありますが、内容を理解するにはユーチューブ一番かもしれません。海外の内容を含めれば目的の授業は分かり易く豊富です。

統計に関しては以前のマンガの方が理解しやすいと思います。授業は時間的に内容的に制約がある為とはいえ資格を取得するのであればそれらを組合わせた方が良いでしょう。

＋Rで学ぶ確率統計（'21）の講義がありましたが、Rソフトを使った授業なので教科書はありません。

こんな感じで関数と使った予測処理も出来ます。

大学は講義なので研究するのが目的で高校までの授業と言った捉え方自体が間違えなのでしょうが、学ぶこととその費用を考えると今回考えさせられました。

必要な部分は今から復習です。取敢えず連休が明けてからです。分けて受講しても結局は同じ結論になるので今回はこれで良かったという事❓

記憶力の衰えと本来賢くないので辛い試験期間で只今もぬけの空…状態です。

会社にとってのAIやDX

AIを理解するのに画像認識は良い勉強になりました。

もちろんこの分野も深く掘り下げる事はより良い理解にも役に立つ事は間違いない。

深層学習、強化学習と基礎的な理解にまだまだですが、これは残りの人生の勉強課題になると思います。

元々の目標である中小企業のAIやDXについては上手く行きません。

やはり社内の理解を進めて行くために啓蒙活動が必要と感じています。

アマゾンやソラコムの様に確かな技術でレベルの高い製品を作っても使いこなすレベルの高い顧客がいないといろいろなものがよりよく変わって行きません。

一般の人たち（社内）は便利さだけを追求して必要に迫られないとその技術を理解しようとせず。使いたい時に自分の要望にあったものを選択するだけ。もちろんマーケティングやユーザ長調査法等を学んでいるので人は動物であり欲望が根本になります。

インターネットで知った便利な機能を使うために。ネットサーフィンに相当の時間を掛けています。

さて、仕事でAIやDXを使いこなすのは個人の場合と少し違います。そこにはその先の顧客がいてその内容の説明義務やそもそも理解して導入しないと使いこなせる訳はありません。

特に数学や統計の基本的な要素を理解しないとデータの取り方や目標設定もままならない。要はデータ分析に必要なデータではないデータを使うと結果が出ない事がとても重要です。

なのでAIやDXがすごい技術で便利な未来の技術といったイメージからよく理解して導入するには理解する人を増やしていく啓蒙活動は非常に重要だと感じます。

インターネットやメールが電話やファックスより便利に導入されて技術をより理解したらインフラとして欠かせない要素になった様にただ単に使うからより理解して使いこなすに変えていかないといけません。

それ以外に生き残っていく方法はありません。

街中の本屋さんの様にネットで便利に本が買える様になると本屋さんは無くなってきます。

今の仕事がその様になる事は１００％無いとは思いますが、今のままで生き残っていけるのでしょうか？

海外からの製品は規制によって守られているだけで今のうちにレベルを上げないと街中の本屋さんに近づく様になってしまいます。

一生懸命に働いているいるだけでは生き残っていけない世の中な様に思えます。

社内講習の様な催しにしても現状では業務の一環として仕事が増えたといった感じで目的達成には程遠い結果になりそうで起爆剤の準備を進めています。

個人的な見解ですが、この催しの成否が今後を大きく左右すると思います。

 

Pythonと言う言語

 人気の言語で色々な事が出来る言語である反面、この言語が苦手とする部分で限界があると言われる事もありますがそもそも1つの言語で全てを完結する事自体無理があります。

古くはC言語でさえ時代にあわせて少しずつ変わってきています。コンパイル言語で初心者にはハードルが高いですが、コンピュータとはといった基礎の理解に良く結局はここに帰ってくるので今でも使われる所以です。

さて先ず始めるにはPythonを使う環境をどうするかですが、Windowsコマンドプロンプトでは３．ｘ以降を使おうとするとインストールが必要で業務で使っているシステムの場合何か不都合があるか？不明。ANACONDA, VISUAL STUDIOが使いやすければ慣れたエディタの方が良いかもしれません。Python.orgはwindowsの場合はシステム環境変数の変更が必要になり一応このパターンもインストールしましたがANACONDAでJupyter noteを使って対話形式でお勉強の途中（可なり休んでいますが）プログラミング教室ではJupyterLabを使っていました、プログラミング先生曰くこちらが主流になってきているとの事。

で今後プログラミングが進むにつれて問題になってくるのが作ったプログラムの管理ですが、Git Hubを使った事が無ければこれを機会に使ってみては良いのではないでしょうか？

作ったプログラムのバージョン管理に今や不可欠です。ローカル環境にsourcetreeをインストールして今回作ったプログラムを管理すればいつでもどこでも続きが出来ます。

Git Hubは本でどういうものか理解しましたがプログラムを余り書かないのでsourcetreeも実際は触っていません。

色々な環境で使う事の出来るPythonですが、はじめこの辺り戸惑います。恐らくすでに触っているのでそのまま続けても良いかもしれません。

さて何が出来るかですが、pythonだけでホームページが出来ます。

色々なライブラリーをインストールする為にそれぞれの環境でのpipでのインストールもする事になります。便利ですが、Windowsで上手く行かない場合は上記のシステム環境変数の確認が必要になるかもしません。

officeのマクロで出来る事ですが、Pythonでも出来ます。

Python×Excel｜SUM関数をOpenpyxlで作成(最終行まで自動計算) (fastclassinfo.com)

先ほどのpipでOpenpyxlをインストールする必要があります。

次にQtでPyQtをインストールするとローカルのGUIツールを開発することができます。

今AI開発で使っている部分でお見せして説明できます。

QT

要はパイソンでGUIを操作出来るの様になります。

これもも一種のバインダーでC++の部分をPythonで呼び出して操作している訳です。

この辺りのライブラリは豊富なので少しずつ慣れて行くことになります。

後は今後困った時のグーグル先生ですが、日本語環境ですが、Qiitaがお勧めです。（グーグルで調べてもQiitaにヒットすると思います。）プログラマのソーシャルスペースです。サンプルはGit Hubの方が豊富ですが、readmeファイルが英語で難しい反面、上手く自分の作りたいものと近ければ凄く作り込まれた物がいっぱいです。AI関係はこれのコピーと言っても過言ではありません。それだけズゴイものが転がっています。

あと余談ですが、プログラミング教室では宿題が出ます。その場合はブラウザーでコードを入力して実行結果毎URLに保存されるのでこれが結構手軽で誰かにコードの要点を伝えるのに便利です。

Python Online | ブラウザでプログラミング・実行ができる「オンライン実行環境」| paiza.IO

プログラマー用のSNSのSLACKもコードのやり取りに便利ですが、機能が豊富でアドオンも自分で作れる半面使いこなすのが大変かもしれません。一応スラックも使い始めているので慣れる為にアカウントを作って私のワークスペースに入って慣れていくのも悪くないと思います。wiwao.slack.com

最後になりますが、Pythonに限らず勉強する事に対しては最大限協力します。物凄い勢いでソフトは進んでいます。ついて行くのも大変ですが、半年程すれば出来る範囲の実装ができるかもしれません。焦らず長いスパンで勉強してください。勉強した分必ず自信の為になります。

半年程すると学んだ事から今まで見てきたものも違って見えて来ます。直ぐ実りを期待されますが簡単ではありません。ただ何か実装する事を念頭に勉強をすることをお勧めします。なぜかというとできることはいろいろあり過ぎてどうすれば良いかわからなくなります。なのである程度したら自分ができそうな事を目標にすれば情報に溺れる事はないと思います。

GitHubにある優れたコードはコピーすると非常に便利ですが、コードを理解しようとしても難しい事がほとんどです。天才だとも思えます。

頑張って下さい。

入門微分積分の中間テスト4日掛かって９問回答（１０問中）…

 教本の第４章位までは読みながらなんとか理解できる程度でそれ以降は平方完成、微分の方程式の理解が対数微分以降は読んでも理解が難しく問題自体の理解が出来ません。

４０点でした…表をソフトで記述してなので実質０点の様なもの。

最後１０問目はマクローリン展開の問題。昨晩計算し過ぎて式自害を脳が拒否している最中で何も手が付きません。

３次関数を微分して２次にしてから２次の解の公式で導出したあたりから何を解いているかが分からなくなっています。

−b±b2−4ac‾‾‾‾‾‾‾‾√2a　

３次以降の関数は因数分解自体もテクニックがないと必要な式な辿り着けず教本で意図が理解出来ても問題は解けない。

ただ意図が理解できてグラフが描ければ答えは分かります。統計ソフトに数式を入れるとプロットしてくれます。

私にとってはこの微分は重要でNewton法で機械学習の解を求める２次関数は理解できますが、この２次以降の解を求める手法がこの理解に触れられた事は良かったです。

まだ式の絵画重解が無い事や解が０の事を証明できないと使えませんが。（その手法がYouTubeの解説を見ても分かりません。

まだ8教科以上の試験が残っているので今日はここまでです。

中間試験とレポート5月28日必着

 20教科の中間テストとレポート提出が始まりました。微分積分、線形代数、解析等内容を理解して解ける様になるまで時間が掛かっています。放送授業を受けていますが、数的に追いついていません。

5月10日はユーザ調査法の中間試験を終えました。今日11日はマーケティングを終えてマークシートに記入しました。

web回答も可能なのですが、設問が違うとマークシート提出しても無効になるので取り敢えず最初の２つはマークシートで提出します。5月14日からの受付なので提出は週末にします。郵送に時間がかかるとはいえ期限外で無効になるのは避けたい。

放送授業に追いついていなかったので後半の設問は教科書を読み進みながらなので時間がかかります。

試験中も授業は続くのでどうするかです。取り敢えず試験を優先して期限内に提出します。

中間試験とはいえ提出を怠ると最終試験の資格がなくなります。マーケティングの試験は引っかけ問題が多く何度も読み返さないと間違えそうです。回答があってるかどうかは返却後にはっきりします。

web通信指導は放送授業を確認しながらが難しかもしれません。本人確認のアカウントで接続端末は一つなので見ながらできるかは明日以降確認します。

残りの6教科はそもそもオンライ授業なので回答もオンラインのみの受付です。

何しているか疑問の方もいらっしゃると思い途中経過を晒しておきます。

本の数プラスオンライン授業5教科

 データサイエンティストを取る為の殆どの授業を選択しました。半年で全てを受けるのは無理があった様ですが、その事を知る術がありませんでした。

左に倒している本も業務に必要な資料ですが、読めません（笑）それらの本を理解する為の線形代数、解析、微分積分です。入門かどうかは別として。

これにオンライン授業５教科

いくつかの教科はプログラムの統合開発環境（IDE）をインストール必要があり、R,Rstudio、Java、GIS、VBAの環境を揃えるのも一苦労です。GWに一通りインストール。

Python等現在の他のプログラムと共通する部分もあり嫌な挙動にならないかも確認しながらです。

それぞれの操作を覚えるのはキャパ的にしんどい。その場動作させることはなんとかできるでしょうが、試験に動作を覚えるのは無理。

淡々と進めて試験も成り行きになる気配。

毎日授業動画を観る、聴く、教科書を読む＞＞理解不能＞＞YouTubeで適当な教育系動画を探して勉強、分からない部分をgoogle先生に確認＞＞教科書に戻る、手元の他の本で確認する。

授業のスケジュールを確認して遠い目になる＞＞フテ寝する。の繰り返し。

それでも自分では出来るだけでも進めれたと思います。残りは９５％以上ありますが。

GW明けのレポート提出のスケジュールを休み明け確認する。確か5月8日から順次提出のはず。

サーマルカムのテスト、インターンの準備、ブレイクアウトボードの試作の確認と量産の見積もりと残りの引継ぎ。

せめて微分積分の基礎と線形代数と行列は今回理解したいと思っています。死ぬまでに。