今後どのような勉強をすべきか

私が皆さんに技術的な解説を行うのは、恐らく前回、前々回が最後である。ここから先は、皆さん自身で勉強を継続する必要がある。
学生が自分から学び始めるためのきっかけを与えるのが教員の仕事である、と私は考えている。皆さんが学習を継続するためのヒントを以下に記す。

人物認識

人物認識については、機械学習と Python (プログラミング言語) について学ぶのがよいだろう。機械学習については以下のものがある。

[機械学習] カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習

なお、この本の内容は、「本書の演習を Anaconda の Spyder で実行する方法」を見ればWindows PCで全て学習可能である。

しばしば言われるように、機械学習にはPython を用いることが多いが、「機械学習で用いるPython」は「通常のPython」を使えることを前提としていることに注意する必要がある。
すなわち、「機械学習で用いるPython」の教科書を勉強しても、「通常のPython」を身につけることができない。
「通常のPython」については次の教科書などで別途学ばなければならない。

[Python] クジラ飛行机「実践力を身につける Pythonの教科書」

これらの教科書を学ぶことで、皆さんがこれまで動かしてきた Python プログラムの内容の理解を目指すのが良いだろう。

ROS

ロボットについては、ROS と Python (プログラミング言語) について学ぶのがよいだろう。
まず注意しなければならないのは、「ROS の教科書」には「C++で解説した教科書」と「Pythonで解説した教科書」の二種があることである。皆さんにお勧めするのは Python を用いるものである。
以下の ROS 本 2 冊は Python で解説されている。

[ROS] ROSではじめるロボットプログラミング
[ROS] プログラミングROS (ただし上級者向け)

次に注意しなければならないのは、ROSの教科書では「ROS 上で動かす Python」についての解説があるが、多くの場合それは「通常の Python」の知識を前提としていることである。
人物認識と同様、「通常のPython」については以下の教科書などで別途学ばなければならない。

[Python] クジラ飛行机「実践力を身につける Pythonの教科書」

これらの教科書を学ぶことで、皆さんが動かした Python プログラム (Turtlesim の自律制御、TurtleBot3 の自律制御など) の内容の理解を目指すのが良いだろう。

戻る