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おすすめのプレイリスト
「【USDM要求記述養成ギブス】要求の範囲」

【USDM要求記述養成ギプス】シリーズ第8回は「要求の範囲」です。
ギプスを使って要求記述が書けるようになった生徒から質問が出てきました。
「1つの要求の大きさ、範囲はどうやって決めればよいのか」。
具体例を使って解説します。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「PL詳細設計・実装」

【ベーシック】の【SPL開発移行後のプロセス（ドメインエンジニアリング）】カテゴリーに、「PL詳細設計・実装」のコンテンツを公開しました。
SPL開発におけるPL詳細設計・実装について、工程や成果物を解説します。
また、一般的な詳細設計・実装の進め方と異なる点、留意しなければならないポイントやコツを紹介します。

 USDM演習問題のテーマを募集しています！

身近なシステム、自分で考えたシステム、組込みソフト、ビジネスアプリ、スマホアプリなどどんなジャンルでも構いません。

テーマ名と機能（箇条書きでOK）を記述し、投稿いただくと、採用されたテーマは月次のお題として掲載されます。

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「《最終回》機械学習デザインパターン：まとめ」

【機械学習デザインパターン】では、これまで7回にわたってさまざまなパターンを紹介してきましたが、今回が最終回です。
これまでのまとめとして、機械学習パターンをご自身の環境でどう使っていくとよいか、また、どのフェーズで何を使うのか、などについてご紹介しています。

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MBD（モデルベース開発）
「計画・設計段階で検討すべき内容」

【制御モデルからの自動コード生成】の【コード生成前の検討内容】カテゴリーに、「計画・設計段階で検討すべき内容」を公開しました。
MBD導入の大きなメリットの1つが自動コード生成による効率化です。しかし、開発対象制御ソフト全てが自動生成できるわけではなく、自動生成されたコードとハンドコードとの接続作業が発生します。ここでは、接続作業時のトラブルやロスを防ぐために事前に何を検討しておく必要があるのかを解説します。

XDDP（派生開発）
「変更箇所の調査」

【ベーシック】の【変更のプロセス】カテゴリーに、「変更箇所の調査」の講座を公開しました。
「XDDPの変更プロセス」の講座でお伝えした全体像のうち、今回は「調査」の部分を取り上げます。
ここでは、変更前の仕様や実現方法を明らかにする方法や、その際に気を付けるべきポイントを解説します。

 USDM演習問題のテーマを募集しています！

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おすすめのプレイリスト
「【USDM要求記述養成ギブス】現在地の周辺地図表示」

【USDM要求記述養成ギプス】シリーズも第7回となりました。
養成ギプスを使ったUSDM要求記述にもだいぶん慣れてきたことと思います。
今回は、「対象物を明確に意識する」ことを意識し、シンプルな要求記述に具体的な肉付けをしていきます。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「PLアーキテクチャ設計」

【ベーシック】の【SPL開発移行後のプロセス（ドメインエンジニアリング）】カテゴリーに、「PLアーキテクチャ設計」のコンテンツを公開しました。
PLアーキテクチャ設計は、開発対象とする製品群を構成する要素と要素間の協調関係を、フィーチャモデルと対応させながら定義する工程です。
最終成果物であるPLアーキテクチャモデルを作成するための作業内容やポイントを、詳しくご紹介します。

要求記述（USDM）
「USDM演習問題：【2/25の課題】電気カーペットの要求仕様」

【USDM演習】の【今月のお題】カテゴリーに、「【2/25の課題】電気カーペットの要求仕様」を公開しました。
演習問題です。コンテンツに添付のExcelテンプレートを使って、要求仕様を書いてみて下さい。
解答例・解説は3月25日に公開する予定です。ご解答をお待ちしています!

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「責任あるAIパターン」

シリーズ第7回は「責任あるAIパターン」です。
機械学習システムを用いる場合、さまざまなステークホルダ(利害関係者)に対して説明をする必要があり、そこでは説明可能であることや公平性などが重要になってきます。
それをうまく扱うための「責任あるAIパターン」のうち、「経験的ベンチマーク」と「説明可能な予測」を詳しく解説します。

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MBD（モデルベース開発）
「CI (継続的インテグレーション)とは」

【CI環境の構築】カテゴリーに、「CI (継続的インテグレーション) とは」を公開しました。
CIとは、変更した成果物をリポジトリに頻繁に統合し、テストやビルドを自動的に実施する手法です。
この講座では、CIのメリットと、実施するための環境、特にMBDにおける環境についてご紹介します。

《Editor’s Pick》

「C++リファクタリング学習」の「CIとは？」

「C++リファクタリング学習」コースでは、C++のプログラマ向けに、プログラミング、 デザイン、 ソフトウェア開発におけるプロセス、ワークフロー等に対する原理、原則を紹介しています。

その「開発プロセスとインフラ」カテゴリの「CI(継続的インテグレーション)」や「CIとは？」など一連のコンテンツで、プログラミング時のCIの考え方を取り上げています。

先にご紹介したMBDの「CI (継続的インテグレーション)とは」のコンテンツと読み比べてみるのもおもしろいかもしれません。

（※上記の各リンク先コンテンツは、有料プラン会員がご利用可能です）

ご興味あるかたは、C++リファクタリングの掲載コンテンツ一覧や、C++リファクタリング【体験版】も、ぜひご参照下さい。

（※上記の掲載コンテンツ一覧と体験版コンテンツは、無料プラン会員でもご利用可能です）

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おすすめのプレイリスト
「【USDM要求記述養成ギブス】蔵書貸出（2）」

【USDM要求記述養成ギプス】シリーズに第6回の動画「蔵書貸出（2）」を追加しました。
前回作成した蔵書貸出のUSDM要求記述に、改めて養成ギプスを適用してみます。
要求に含まれる複数の振る舞いを抽出して合成し、さらに要求記述の文章自体も洗練させていきます。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「PL要件定義」

【ベーシック】の【SPL開発移行後のプロセス（ドメインエンジニアリング）】カテゴリーに、「PL要件定義」のコンテンツを公開しました。
PL要件定義は、ドメインエンジニアリングにおける要件定義の工程です。
可変性分析で可視化したフィーチャモデルと対応させながら、開発対象の製品群に対する要求と仕様を整理していきます。
その作業内容や成果物、作業時のポイントについて解説します。

新世代エッジエンジニア育成
「エッジAIのデプロイ方法」

【エッジAI編】の【デプロイ】カテゴリーに、「エッジAIのデプロイ方法」を公開しました。
エッジデバイス上で推論を実行するには、作成した推論用のモデルをデバイスにデプロイしなければなりません。
また、運用開始後に精度が落ちてきたら、モデルを更新する必要も生じます。
今回は、そのデプロイの方法や、利用できるサービスなどをご紹介します。

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「再現性パターン」

【機械学習デザインパターン】のシリーズ第6回の今回は「再現性パターン」を取り上げます。
『機械学習デザインパターン』の6章には、決定的な出力を得やすくして訓練や開発の効率を上げるためのコツが、7つのパターンにまとめられています。
そのうち、「繰り返し可能な分割」と「特徴量ストア」について、例を挙げながら具体的に紹介します。

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MBD（モデルベース開発）
「「データ型の伝搬」の活用」

【制御モデルの開発 (アルゴリズムの設計と実装)】の【設計データの管理】カテゴリーに、「「データ型の伝搬」の活用」を公開しました。
Simulinkモデルで製品用のコードを自動生成する場合、信号のデータ型を意識する必要があります。
ただし、C言語と同様の考え方でデータ型を扱うと、作業効率はもちろん、コードの実行効率も低下させかねません。
今回は、C言語とSimulinkにおけるデータ型の扱いの違いと、Simulinkの機能「データ型の伝播」をご紹介します。

新世代エッジエンジニア育成
「最適化ツールと実行環境」

【エッジAI編】の【ツール紹介】カテゴリーに、「最適化ツールと実行環境」を公開しました。
ここまでJetson Nanoでの推論について説明してきました。
今回はミニプロジェクトをいったん離れて、エッジAIの開発に利用できるもう少し汎用的なツールを取り上げます。
概要のほかに、どのような場合に使用すればメリットがあるのかまで含めてご紹介します。

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「【USDM要求記述養成ギブス】蔵書貸出（1）」

【USDM要求記述養成ギプス】シリーズ第5回は、新しいお題「図書館の蔵書貸出」です。
生徒が作成したUSDM要求記述に対して先生が次々と問題点を指摘していきます。
USDMの学習コースやトレーニングでしっかり学んだという方も、少し違う視点で知識を確認できますのでお勧めです。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「バインディング」

【ベーシック】の【SPL開発移行後のプロセス（アプリケーションエンジニアリング）】カテゴリーに、「バインディング」のコンテンツを公開しました。
アプリケーションエンジニアリングでは、「コンフィグレーション」の次に「バインディング」を実施します。
ここでは、コンフィグレーションモデルをもとに、コア資産からその製品に必要な資産を取得します。
また、その際に意識する必要がある「バインディングタイム」という概念についても解説します。

新世代エッジエンジニア育成
「知識の蒸留」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「知識の蒸留」を公開しました。
前回行った推論では、要求として設定した性能を満たすことができませんでした。
そこで今回は、「知識の蒸留」により精度の向上を狙います。「知識の蒸留」とは、サイズが大きな高精度のモデルの学習結果を用いて小さなモデルの学習を行うという手法です。

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「対応性のある運用パターン」

【機械学習デザインパターン】のシリーズ第5回は、「対応性のある運用パターン」です。
訓練したモデルは、デプロイしたあと、運用していかなければなりません。その際に、できるだけエンジニアの関与なく、弾力的に対応性のある形で予測を稼働させていくためのコツがあります。書籍で挙げられている5つのパターンのうち、特に「継続的モデル評価」と「2段階予測」について、詳細にご紹介します。レジリエントに状況の変化に対応したい場合、スケーラビリティを高めたい場合に役立ちます。

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MBD（モデルベース開発）
「コメント・注釈の設定方法」

【制御モデルの開発 (アルゴリズムの設計と実装)】の【Simulink モデルの作成 (基本)】カテゴリーに、「コメント・注釈の設定方法」を公開しました。
Simulinkのメリットは処理やロジックを視覚的に表現できることです。
しかし、ダイアグラムの可読性を向上させるには、図的要素だけでなく、コメントを効果的に使うことも有益です。
この講座では、コメントが必要な理由から、コメントの種類、具体的な操作方法まで、詳しく解説します。

要求記述（USDM）
「USDM演習問題：【1/25の課題】らくらくハンドミキサーの要求仕様」

【USDM演習】の【今月のお題】カテゴリーに、「【1/25の課題】らくらくハンドミキサーの要求仕様」を公開しました。
演習問題です。コンテンツに添付のExcelテンプレートを使って、要求仕様を書いてみて下さい。
解答例・解説は2月25日に公開する予定です。ご解答をお待ちしています!

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「【USDM要求記述養成ギブス】電子ポット（2）」

【USDM要求記述養成ギブス】のシリーズは、座学と実践の間のハードルを埋めるということで、動画で一緒に実践へ取り組むことができます。
今回は【USDM要求記述養成ギプス】のシリーズ第4回です。
前回は、電子ポットの要求記述のうち、湯沸かしの基本の振る舞いの部分をUSDMとして記述しました。
さて、残りの付随する振る舞いも、同じように追記していけばよいのでしょうか。今回の着目点は「元の要求に追記すべきか？新たな要求を立てるべきか？」です。

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SPL（ソフトウェアプロダクトライン）
「組織間の協調」

【アドバンスト】の【SPL開発をリードするために】カテゴリーに、「組織間の協調」のコンテンツを公開しました。
SPL開発には、ドメインエンジニアリングとアプリケーションエンジニアリングという2つの領域が存在します。その2つが密に協調しながら開発を進めていくためには、協調のための場や機能体が必要になります。この講座では、そういった協調のための役割について詳しく解説します。

新世代エッジエンジニア育成
「ミニプロジェクトのモデルの推論 (2）」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「ミニプロジェクトのモデルの推論（）」を公開しました。
前回に引き続き、推論方法を検討していきます。今回はブロック識別と角度推論について推論を行い、レイテンシや精度などを計測します。設定した要求の性能を満たすことができるでしょうか。

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機械学習デザインパターンby鷲崎先生
「モデル訓練パターン」

鷲崎教授による【機械学習デザインパターン】のシリーズ第回では、「モデル訓練パターン」について扱います。
ここでは、実際の機械学習のモデルを訓練する際の、ループのコツをつのパターンとしてご紹介します。
さらにその中の、「転移学習」「分散戦略」というつのパターンについて、詳細な解説を行います。

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MBD（モデルベース開発）
「Git によるバージョン管理 (3)」

【構成管理】の【バージョン管理機能】カテゴリーに、「Git によるバージョン管理 (3)」を公開しました。
前回まででGitとの基本の連携機能をご紹介しました。今回は、Git によるバージョン管理 の最終回として、ブランチ、変更履歴、変更の取り消し、タグ、サブモジュールという発展的な話題を取り上げます。

新世代エッジエンジニア育成
「ミニプロジェクトのモデルの推論 (）」

【エッジAI編】の【Jetsonでの推論】カテゴリーに、「ミニプロジェクトのモデルの推論（）」を公開しました。
Jetson Nanoで推論を行う方法は複数存在することが分かりました。では、ミニプロジェクトのモデルに対して、どの推論方法を使えばよいのでしょうか。着目すべきポイント、判断基準などを紹介しながら、各モデルの性能を計測し、手書き単語認識モデルについて推論方法を選択していきます。