Inter face (インターフェース) 인터페이스
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발행사
CQ出版
정간물코드[ISSN]
fodn_0376
정간물유형
잡지
발행국/언어
일본 / 일본어
주제
IT/컴퓨터, 인터넷/정보통신, 공학일반,
관련교과
[전문]인터넷/정보통신,
관련영역
직업탐구,
발행횟수
월간 (연12회)
발행일
25일 발행(ex. 5월호는 3/25일경 발행)
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コンピュータ・サイエンス&テクノロジー専門誌

컴퓨터 과학 및 기술 전문지







 
일본잡지

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정간물명   Inter face (インターフェース) 인터페이스
발행사   CQ出版
발행횟수 (연)   월간 ( 연 12회)
발행국 / 언어   일본/일본어
판형 / 쪽수     /   쪽
독자층   대학(원)생, 전문직,
발간형태   종이
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검색분류   모바일/인터넷/IT
주제   IT/컴퓨터, 인터넷/정보통신, 공학일반,
관련교과 (초/중/고)   [전문]인터넷/정보통신,
전공   컴퓨터공학, 모바일공학,
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[特集]
●エンジニアのための量子コンピュータ入門
 ◇第1部 量子コンピュータがイイ理由
  ・第1章 なぜ量子コンピュータを知っておく必要があるのか
  ・第2章 量子コンピュータで広がる世界
  ・Appendix1 量子コンピュータの歴史
 ◇第2部 数式なしから始める量子コンピュータ
  ・第1章 量子コンピュータの情報単位「量子ビット」とは
  ・第2章 イラストで量子力学
  ・第3章 数千円で量子力学の現象を体感できる実験
  ・第4章 量子コンピュータのハードウェア大研究
 ◇第3部 量子プログラミング入門
  ・第1章 C言語シミュレーションで動作原理をつかむ
  ・第2章 無料クラウドから実機を動かしてみる
  ・第3章 注目の量子コンピュータ用ライブラリあれこれ
  ・Appendix1 高校数学でひもとく量子力学

[特別企画]
◆電子工作で始める量子コンピュータ
 ・第1章 エンジニア的量子コンピュータのすすめ
 ・第2章 今回作るもの…疑似的な量子演算電卓
 ・第3章 PICマイコンによる1量子ビット演算電卓の製作
 ・第4章 1量子ビットから5量子ビットに拡張する 




 







[特集1]
●これから期待のコンピュータ技術百科

 ◇第1章
   量子コンピュータ百科
 ◇第2章
   保存版 人工知能アルゴリズム大百科
 ◇第3章
   特に注目の人工知能アルゴリズム百科
 ◇Appendix
  ・アルゴリズム別人工知能が得意な用途
  ・ニューラル・ネットワークの基礎知識


[特集2]
●保存版 コンピュータ比べる図鑑

 ◇第1章
   定番ボード・コンピュータ性能比べる図鑑
 ◇第2章
   カメラ・センサ比べる図鑑
 ◇第3章
   センサ比べる図鑑
 ◇第4章
   コンピュータ・システム比べる図鑑
 ◇第5章
   高速インターフェース比べる図鑑
 ◇第6章
   定番シリアル・インターフェース比べる図鑑
 ◇第7章
   フラッシュ・ストレージ比べる図鑑
 ◇第8章
   OS/ソフトウェアを比べる


〈最終回〉
◆CPUメカニズム合点道場 
  シミュレータの自作からはじめるCPU動作メカニズム
   64ビットArm CPU Cortex-A53シミュレータづくりに挑戦


《新連載》
◆IoTマイコンESP32 
  注目M5Stack手のひら測定モニタ
   第1回 はじめての注目デバイスM5Stack&センシング 




 







[特集]
●小型リアルタイム組み込み人工知能
 ◇第1部 IoT向きArmマイコン&電池で小型人工知能を作る 
  ・第1章 超小型Armマイコンmicro:bitでAI初体験!
  ・第2章 人工知能にピッタリのArmマイコン・ボード
    「SスプレッセンスPRESENSE」誕生
  ・第3章 電池動作&リアルタイム画像認識人工知能に挑戦
 ◇第2部 組み込みAI開発環境の研究 
  ・第1章 実験研究 注目AIコンパイラで広がる組み込み人工知能の世界
 ◇第3部 最強FPGAボードで人工知能カリカリ画像認識 
  ・第1章 組み込み人工知能にピッタリ!
    最強Arm FPGAボード「Ultra96」
  ・第2章 最強ArmコアFPGAボードUltra96の基本的な使い方
  ・第3章 はじめての行列演算ハードウェア化
  ・第4章 映像認識人工知能のカリカリ高速化に挑戦
  ・第5章 リアルタイム物体検出に挑戦

[特設]
◆面白くて強力なこれからの人工知能コモンセンス
  注目AIアルゴリズム「強化学習」初体験 




 







[特集]
●もくもく自習 人工知能
 ◇第1部 もくもく自習1 人工知能の基本的なことを知る
  ・第1章 人工知能の現状を知る
  ・第2章 使えそうなアルゴリズムを知る
  ・第3章 使えそうなAIライブラリを知る
 ◇第2部 もくもく自習2 動く電子ノート
    Jupyter Notebookを始める
  ・第1章 おすすめの動くPython電子ノート
    Jupyter Notebookをはじめる
  ・第2章 Jupyter Notebookの主な機能をおさえる
 ◇第3部 もくもく自習3 おすすめAIアルゴリズムを電子ノートで動かす
  ・第1章 動かすAIアルゴリズムとプログラムを確認する
  ・第2章 軽くてシンプルでLチカ相当「K-means」を動かす
  ・第3章 あのディープ・ラーニングの原型「多層パーセプトロン」を動かす
  ・第4章 幅広く使われる確率的分類「ロジスティック回帰」を動かす
 ◇第4部 広がる世界My人工知能を作るステップを理解する
  ・第1章 ステップ1:学習用データを作る
  ・第2章 ステップ2:学習させる
  ・第3章 ステップ3:予測する

[特別企画]
◆あなたの知らない生体計測の世界
 ・第1章 まずはイメージ・センサ計測のポテンシャルを知る
 ・第2章 JPEG画像のノイズ除去&生体可視化画像の生成
 ・第3章 いろんな生体計測画像の生成&効果
 ・第4章 JPEG写真から指紋の3D形状を知る









[特集]
●ラズパイ実験でポテンシャルを探る
  研究 AIスピーカの仕組み
 ◇イントロダクション 音声インターフェースはこれからますます重要!
 ◇第1章 AIスピーカが注目の理由
 ◇Appendix1 声⇔コンピュータ命令変換で行われている処理
 ◇Appendix2 もう1つの背景…IT大手のボード用SDK
 ◇第2章 AIスピーカ(1)…Amazon Alexaの仕組み
 ◇第3章 自作AlexaスピーカでI/O
 ◇第4章 AIスピーカ(2)…Google Homeの仕組み
 ◇第5章 自作GoogleスピーカでI/O
 ◇第6章 非ネット接続なスマート・スピーカを作る

●AIスピーカの礎…音声信号の科学
 ◇第1章 手のひらMy音声信号コンピュータで広がる世界
 ◇Appendix1 手のひらMy音声信号コンピュータのハード&ソフト
 ◇第2章 音声信号の基礎知識
 ◇第3章 音声波形が見られるオシロを作る
 ◇Appendix2 音声信号入出力用ライブラリ
 ◇第4章 My声紋(スペクトログラム)測定器を作る

●IoT/AIのためのGoogleクラウド入門
 ◇第1章 GoogleのクラウドがAI/IoTでオススメな10の理由
 ◇第2章 IoT/AIのためのGoogleクラウド全体像
 ◇第3章 IoTで特にオススメのサービス
 ◇第4章 GoogleクラウドGCP初体験
 ◇Appendix1 Google Assistant SDKの基本的な利用方法
 ◇Appendix2 自作音声アシスタントをカスタマイズする方法
 ◇Appendix3 ラズパイにON!IoT用OS Android Things









[特集]
●陸・海・空!
  ラズパイの限界に挑戦[ムービーDVD付き]
 ◇イントロダクション
  ・コンピュータが使える限界を知っとくと差がつく
 ◇第1部 ラズパイが使える限界リサーチ
  ・Appendix1 代表的なラズベリー・パイの限界をリサーチ
  ・第1章 動作温度の限界(1)…-40℃~+100℃で動かす
  ・第2章 動作温度の限界(2)…低温-196℃で動かす
  ・第3章 動作温度の限界(3)…高温+160℃まで加熱して動かす
  ・第4章 耐水性の限界(1)…霜が付いた状態で動かす
  ・第5章 耐水性の限界(2)…水道水に漬けて動かす
  ・第6章 電源の限界(1)…電源電圧を下げて動かす
  ・第7章 電源の限界(2)…電源電圧を上げて動かす
  ・第8章 振動を与えながら動かす
  ・Appendix2 ラズパイ宇宙への挑戦
 ◇第2部 ラズパイのガチの限界に挑戦
  ・第1章 鍋で煮る…手軽な方法で動作温度の限界を探る
  ・第2章 ラズパイWi-Fiの実力を調べる
  ・第3章 ラズパイに電磁ノイズを浴びせながら動かす
  ・第4章 地中(灼熱のビーチ)に埋めて動かす
  ・第5章 水中30mで動かす
  ・第6章 液冷動作に挑戦してみる
  ・Appendix1 ゾウが踏んでも壊れないか試してみる
 ◇第3部 Piカメラの限界リサーチ
  ・第1章 カメラ・ケーブルを延ばせる限界を調べる
  ・第2章 屋外使いで心配に…Piカメラを高温で動かす
  ・第3章 暗所撮影の限界を調べる

[人工知能Pickup]
◆意外と難しい繊細な日本語表現の判定に挑戦してみる
  人工知能で「自分好み」の日本語記事をセレクト

[新連載]
◆IoT時代の地図・地球データ 第1回
  IoTデータと地図を組み合わせる現実的な方法「住所」








[출처] Inter face (インターフェース) 인터페이스
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