ディープラーニングについて詳しく学んだ

・誤差逆伝播法について学んだ

・ミニバッチ、勾配降下法について学んだ

Deep Learningに詳しく勉強を始めた

パーセプトロン、ニューラルネットワークについて学んだ。

MNIST（手書き数字の判別について復習した）

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オープンキャンパスとテスト勉強を頑張った。

pythonの勉強を進めたい

python3をインストールしてopencvを入れた。

spyder3で画像を生成、読み取りのプログラムを練習した。

spyder3でdestroyAllWindows関数を使うと不具合が起きたためAtomを使うことにした。

Atomをターミナルと連携できるようにする「platformio-ide-terminal」パッケージをインストールした

pythonをControl + rで実行できるパッケージatom-runnerをインストールした

ターミナルがpython2.7になっていたのでconda config --set changeps1 Falseでターミナルについている(base)を消し、ターミナルを再起動しconda activateでpython3.7にした

Pythonスタートブックをだいたい終わらせて、for文、if文、モジュール、メソッド、関数の使い方を学んだ。turtleモジュールが使えなかったので原因を考えたい。

今後はPython Open CV3 を読んで画像処理について学び、研究できる環境を整えたいと思う。

目の不自由な人、行動の不自由な人の買い物を補助することについて研究し、そこから外出時の補助に発展させようと思う。

研究室全員の院試が無事終わりよかった

今現在に視覚障害者のために友好的なケータイアプリがどこまでできているのか調べた

Tap Tap See というアプリが写真で撮影したものの判別ができた。缶詰、デジタル時計、スマートフォンなどで試したところ、むらがあるものの何なのかおおよそ判別できた。デジタル時計は時間まで読み上げできた。缶詰は中身を間違えたり、筒状のものなどという時が多々あった。日本語より英語の方が読み取れるようだった。

研究テーマについて調べた

Pythonスタートブック第２章まで終わらせた

何とか院試を終えることができた。

応援してくれた友達、先生に感謝です。

これからは研究を進めつつ、一般の友達のサポートに回ろうと思う。

研究テーマ

画像処理を使って点字ブロックや信号の識別を行い、視覚障害者が安心して外出できるようにするシステムを作りたい。

全ての教科勉強を終わらすことができた。

不安な場所をもう一度復習し来週の本番に備えたい。