音声認識・音声合成・動作認識・動作合成の最先端技術を用いて「違和感のない自然な対話」を追求して作られたアンドロイドロボットERICA(エリカ)(©ERATO石黒共生ヒューマンロボットインタラクションプロジェクト) 「ロボットなどがリアルに近づいた時に急に不気味に見える『不気味の谷』という心理現象があります。だけど、彼女は全然、不気味じゃないでしょう? 平成29年度【春期】【秋期】応用情報技術者 合格教本：書籍案内｜技術評論社. かわいらしいでしょう? 人間がなぜ不気味さを感じるかというと、バランスの悪さが原因なんです。例えば、ゾンビは不気味ですが、それは人間らしい見た目なのに、動きがぎこちないというアンバランスさを不気味に感じているんです。 『不気味の谷』を乗り越える方法は簡単です。見かけも動きも人間らしくすれば、自然と不気味ではなくなりますから。しかし、実際に人間らしい動きを技術的に再現するのは難しかったですね。彼女を見てもらえればわかりますが、常に微妙に動いています。そういう風にプログラムしているんです。人間も常に動いている。完全に静止すれば、それこそ不気味です。むしろ常に動き続けている方が気にならないんです」 非侵襲型から「侵襲型」BMIへの発展と、侵襲型普及への心理的ハードル ──── BMIのお話に戻りますが、非侵襲型のBMI(ヘッドセットで頭皮の外側から脳波を測定する)だと精度に限界があると聞きました。今後、BMIを発展させていくにはどのような方策が考えられるのでしょうか? 「非侵襲型は、今後どんなに努力をしても限界があると考えています。それよりも侵襲型を普及させることを考えた方がいいでしょう。脳は言ってみればただの電気回路です。頭蓋骨を外して電極を挿すのは、コンピュータに接続するのと同じことです。非侵襲型では頭蓋骨が邪魔になっているだけなのです」 ──── 侵襲型にすることで、BMIの精度はどのくらい向上するのでしょうか? 「西尾先生の研究では、30分トレーニングしても被験者のうち約半数しか『第3の腕』を動かせませんでした。しかし、侵襲型にすれば、ほぼトレーニングしなくても全員が『第3の腕』を自在に動かせるようになるでしょう。現在では体の部位に対応する脳の運動野は全てわかっています。ですから、そこに電極を挿せば、『第3の腕』のように物を掴む、掴まないという単純な動作だけでなく、腕や指の関節を自在に動かすことも可能になるでしょう。アンドロイドの遠隔操作に応用すれば、何の違和感もなく、アンドロイドが自分の体のように感じられるはずです」 ──── 侵襲型となると拒否感をおぼえる人が出てきたり、倫理的な問題を唱える人が出てくるなど、ハードルが高いように思われますが……。 「ロボットも含め、どんな新しい技術にも拒否感をおぼえる人はいるでしょう。社会は新しいものに対して、最初は必ずネガティブな捉え方をします。しかし、それが有用なものであれば、結果的に絶対に普及します。スマートフォンもプライバシーが問題だと言われていましたが、いまではみんな位置情報など個人情報を垂れ流しながら使っていますね。便利なものは人々の意見とは無関係に受け入れられるものです。それは人間の自然な行為なのです。 倫理観も時代によって変化します。倫理はその時代のルールやモラルみたいなものでしょう?
2 プロジェクトコストマネジメント 10. 3 システム運用 10. 4 サービスマネジメント 10. 5 システム監査 第11章 ストラテジ 11. 1 システム戦略 11. 2 経営戦略 11. 3 経営工学 11. 4 企業会計 11. 5 標準化と関連法規 応用情報技術者試験 サンプル問題 午前問題 午後問題 解答・解説 索引
近年さまざまな副業が注目されている中で、今人気を上げているのがPythonを使った副業です。今回は「スクレイピング」や「自動化」などの案件を受注するために必要なスキルをご紹介しつつ、実際にPythonで稼げるようになるまでのロードマップをご紹介したいと思います。 1. Pythonの主な副業案件 Pythonの副業案件には、大きく分けて「データサイエンス」「スクレイピング」「自動化」「Webアプリケーション開発」などの種類があります。 ▲ページトップへ戻る 1. 1 データサイエンス Pythonのデータサイエンスとは、 Pythonを使ってデータの分析を行う ことです。 データ分析は、次のような流れで行います。 ❶ 課題を決める 答えを出したいと思っている課題を、明確にする ❷ データを収集する 一般公開されている統計データや、所持しているデータベース、Webスクレイピングの結果などから、必要なデータを集める ❸ データを処理する データが欠損している部分の値を削除したり、平均値や中央値、最頻値などを当てはめるように設定して、データを整える ❹ データを可視化する MatplotlibやSeabornを利用して、グラフに描画する ❺ データをモデル化する 機械学習やディープラーニングに使用する場合は、データから統計モデルを作る データサイエンスを行う案件には、次のようなものがあります。フリーランスで週5日稼働の案件ですが、業務内容を参考までにご確認ください。 ヘルスケア業界向けの自社プロダクトについて、学習モデルを使った解析を行うデータエンジニアを募集する案件です。 詳しくは案件ページをご覧下さい。 ▸ 案件情報: 【SQL/R/Python/AWS】データエンジニア★自社サービス向けデータ分析支援 1. 2 スクレイピング スクレイピングとは、 Webページの情報を自動で取得する ことです。 例えば、あるサイトのある部分の情報を毎日記録したい場合、毎回手動でサイトを表示してコピーして手元のワークシートに貼り付ける……なんて作業を日々行うのは、とても大変です。そこでPythonを使うと、「指定したサイトの指定した部分を指定した頻度で取得する」というルーチンワークを自動化することができます。それがWebスクレイピングです。 スクレイピングを行う案件には、次のようなものがあります。フリーランスで週5日稼働の案件ですが、業務内容を参考までにご確認ください。 こちらは、これまでJavaで作成されていたクローラやスクレイピングを、Pythonで書き直すことが目的の案件となっています。 ▸ 案件情報: 【Python】Webエンジニア★AIとビックデータを活用したマーケティングプラットフォームの開発 1.
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