専門学校47日目(情報工学)6月18日(火)
1時限～3時限
情報リテラシー実習 情報利活用 文書作成Word2021対応
今日はLesson10と11を学び教科書は終わりにします。次回テストです。それが終わったらExcelのほうを学んでいきます。
p.127-
Lesson10は長文編集のエッセンスが凝縮したところ。ここが一番難しいのではないかと思う。
セクションで区切るのが一番大事なところ。
挿入タブにある組み込みの表紙を使うと文書のタイトルなどの情報を入れる枠が用意される。この枠のことをコンテンツコントロールという。この枠は枠の名前をクリックしてからdeleteキーを押すと消せます。枠の名前をクリックせずにdeleteキーを押しても中の文字列だけが削除対象になりますので気を付けましょう。
脚注
これは簡単で、脚注を入れたい文字列の後ろのカーソルを持っていき、参考資料タブの脚注をクリックします。するとページの下に区切り線と入力スペースができるのでそこへ説明などを入力します。
セクションで区切る
セクションが1つだとどのページを同じページ設定になる。2つに分けると異なるページ設定が混在できる。
レイアウトタブの区切りからページ区切りとセクション区切りを選択できます。ページ罫線などを引くときに、文書全体を選択していると、セクション区切りに関わらず罫線が引かれますが、このセクションだけを選択すると、現在カーソルのあるセクションだけを対象にできます。どのセクションかを確認するには、画面下方のステータスバーヲ右クリックして、セクションにチェックを入れます。するとセクション番号が表示されます。
ヘッダー、フッター
ページの上下の余白部分のことで、そこに組み込みのヘッダーなどを入れると、文書の表紙のタイトルがヘッダー部に表示されるようにできたりします。組み込みのヘッダーによっては、その部分がコンテンツコントロールになっていることがあります。文字だけを削除するとタイトルの文字も消えてしまうので注意が必要です。コンテンツコントロールの部分だけを削除するには、枠の名前をクリックしてdeleteキーを押します。
目次は組み込みの見出しが設定されていて、アウトラインレベルが適用されていれば使える。
目次の下に改ページが挿入されているが、任意の位置でページを改めることができる。ページを分けるときは改ページを使ってください。挿入タブのページグループにあるページ区切りで改ページが入る。よく使う機能でテストにも出します。レイアウトタブの区切りの中にも改ページがあります。Ctrl+Enterでもよい。改ページはセクションが改まりません。セクション区切りにはいくつか種類があり、使い分けが必要です。
目次は自動更新されません。手動で直します。これもテストに出します。ページが変わった場合は、目次内にカーソルを移動し、参考資料タブの目次グループにある目次の更新を押す。見出しも追加するには、追加したい見出しとなる文字列の後ろにカーソルを移動し、目次グループのテキストの追加をクリック。すると目次に設定されているアウトラインレベルが出てくるので、文字列の見出しのレベルを設定する。そうすると見出しが適用されるので、目次の更新から、目次をすべて更新するを選ぶと目次に見出しが追加される。
コメントを付ける
文字列を選択して、校閲タブから新しいコメントをクリックするとコメントを挿入できる。確定するにはCtrl+Enterか文書内のどこかをクリックする。テストでは文書内にコメントが入っていて、その指示通りに操作したり、コメントを残すように書いておきます。
今までやった部分を来週6月25日をテストにします。テキストを見てもいいし、ネットで調べてもいいです。ただしテストを受けないとWordは0点になってしまいます。
最後に練習問題を2問解いて終わりました。組み込みの表紙を入れ、コンテンツコントロールを削除し、目次を挿入し、脚注を入れ、セクション区切りを挿入し、指定のセクションだけページ設定を変更したり、ヘッダーの挿入、目次に新しい項目を追加したりといった内容でした。
4時限～6時限
国家試験対策 コンピュータ概論
キーワードで学ぶ最新情報トピックス2024
前回で第5章は終えたので、今日は第6章マルチメディアから学んでいきます。
■マルチメディア
文字、数値、静止画、動画などをディジタル化し扱う技術。webなんかがある情報から関連する情報に到達できるハイパメディアである。Webコンテンツはブラウザで画像などを扱う技術。ストリーミングは動画などを再生する技術。しかしダウンロードしながら再生する技術がすべてがストリーミングではない。PDFは環境に関わらず同じ見た目で文書を確認できる。マルチメディアオーサリングツールは文字や動画などを組み合わせてマルチメディアコンテンツを作っていくソフトウェア。画像編集ソフトやword、excelも当てはまる。
■音声処理
人の声などを扱うにはディジタル化する必要がある。
MP3はMPEGの規格(動画圧縮方式でMPEG-1はCD-ROMなど、MPEG-2はDVDやハイビジョン放送、MPEG-4は携帯端末などに使われる)、WAVはWindowsの音声規格、MIDIは楽器などの音源を持っており、それを組み合わせ表現する音の種類や音程などを指定する方式(ファイルのデータは小さくなる、カラオケの音源なんかもMIDIがよく使われる)、これらが主なデータ形式。
H.264はMPEG-4AVCともいい、テレビ電話からハイビジョンテレビまで幅広く対応している。H.265はHEVCともいい、H.264の2倍の圧縮率で8Kに対応している。ほかにも動画の形式はあるがネットワーク概論でやっていこうと思います。
PCM(パルス符号変調)
アナログ信号をディジタル信号に変換する方式。シャノンの定理というのがあって、標本化定理とも言い、あるアナログ信号を2倍以上の周波数で標本化したデータは、元のアナログ信号に復元できるという定理。以下の3つの手順でディジタル化する。
1．サンプリング
デジタル衛星放送テレビジョンは48kHz、電話(ISDN)は8kHzなどでサンプリングしている。周波数を高めれば元の音に近くなるが、その分ファイルサイズも大きくなる。
2．量子化
16ビットだと2バイトで表現できる。ビット数が大きくなればきれいな音になっていく。日本オーディオ協会が求めるのだとハイレゾルーションは量子化ビット数は96kHz、24ビットになる。
3．符号化
これは2進数に変えていくというもの。
1秒間のサンプリング数(Hz)×量子化ビット数(例えば8ビット)=1秒間のデータ量になる。
注意するところは、この計算はモノラル用で、ステレオ用だと左右あるのでこれに×2することとなる。
■静止画像
JPEGは24ビットカラーが表せる形式。非可逆圧縮方式が使われる。
GIFは256色まで表せる。色が少ないということは写真などには向かず、イラストなどに利用される。特徴としては透過属性を指定できる。アニメーションGIFなど画像形式でアニメを作ることもできる。GIFもLZWという圧縮方式で圧縮されるが、著作権があり使うには著作権料を支払わなければならない。可逆圧縮方式。
PNGは48ビットカラーで透過属性も設定でき、可逆圧縮方式。画像形式としてよく使われる。
BMPは文字などをドットの集まりとして保存する形式。圧縮しないので画質は落ちないがデータ量は大きくなる。
ZIPファイルなどは元に戻さないといけないので可逆圧縮方式が使われる。
画像ファイルはビットマップ形式(ラスタ形式)、ベクタ形式(図形をデータ化するための形式)がある。
〇色の表現
ハードウェアの入出力でプリンターの話をしたときに少し触れました。
RGBはRed、Green、Blueの3色を組み合わせ表現する。それぞれ256段階の強さを組み合わせる。赤と緑を合わせれば黄色になるといった感じである。加法混合という。
CMYK
減法混合ともいう。シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックを加えて色を表現する。混ぜて色を強くすると黒になる。プリンタなどに使われる。KはKey plateからのKである。
■マルチメディア応用
CG、VR、AR、インターネット放送などがある。
CGはコンピュータで作られた2次元、3次元の静止画や動画。あらゆる分野で使われている。
VRはバーチャルリアリティ、仮想現実という。現実にはない世界を本物のように表現できる。没入感を出すために通常ヘッドマウントディスプレイというVRヘッドセット(ゴーグル)が必要になる。ゴーグルの中に処理装置が入っていて、それだけでVRを体験できる。スマホにVRアプリを入れて、安いゴーグルに装着して体験する方法もある。まだ重量がそれなりにあるという欠点もある。
ARは拡張現実。現実の背景にCGで作成した動画などを重ね合わせて表現する。現実背景に重ねるようにエアタグというものを配置したりとか、飲食店を見ればおすすめのメニューが出てくるなどのサービスが出ていたがすでにサービス終了している。
インターネット放送はインターネットを利用して動画などを視聴できる。AbemaTVは配信時間が決まっていて、その時間に放送されたりする。
第7章AI(人工知能)
強いAIと弱いAIとがある。現在のAIは特定のタスクに特化した弱いAIである。AIで言語の壁をなくすこと、自動運転による便利な街づくりなどが期待されている。
強いAIは人間と同等の知能を持ち、人間に可能なタスクはすべてできる汎用的なAIと定義される。
Aiは第1次AIブーム、第2次AIブームが過去にあり、現在は第3次AIブームとなっている。
■エキスパートシステム
特定分野の専門家のように判断して回答する。あらかじめ専門知識を入力しておく知識ベースと入力された知識により推論する推論エンジンで構成される。
■機械学習
人間がプログラムを回収するのでなく、プログラムが自ら学習していき処理の精度を高める。
猫を認識させるには、いろんな猫の画像を集めて、猫というラベル付けしたデータセットを用意する。そして猫のルールを学習し、それにより猫を予測できるようになる。新しい猫の画像でも猫と判断できるようになる。学習したルールにより未知のデータに対しても正しく推論する能力を汎化という。
ラベル付けしたデータを学習させることを教師あり学習といい、ほかにも教師なし学習や強化学習がある。
■ニューラルネットワーク
人間の脳神経回路を模倣して作る機械学習の手法
・単純パーセプトロン
ニューロンの仕組みを単純化したモデル。複数の入力を入力層で受け取り、一つの出力をする。各入力に重みをかけ、出力層で調整し出力する。
・多層パーセプトロン
入力層と出力層の間に隠れ層を追加したモデル。調整する重みの数が増え、より複雑な問題を扱えるようになった。
・ニューラルネットワークの学習
出力された値と正解の値の誤差を調べ、誤差が小さくなるように重みを調整する。
・特徴量
データの持つ特徴。重みの仕組みにより、特徴量が自動的に選択されるようになり、複雑な問題を扱えるようになった。
■ディープラーニング
隠れ層を多層にした手法。CPUやGPUの性能が良くなってきたことでディープラーニングを行う環境が整った。
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