フレーム問題とは、AIが「何を考慮し何を無視するか」を自動で決められない根本課題です。マッカーシー＆ヘイズやデネットの爆弾ロボットから、自動運転・ChatGPT・G検定対策・実務での対処法までをやさしく解説します。

OpenCVのVideoCaptureの基本から、Webカメラ・動画ファイルの読み込み、プロパティ設定、黒画面・動かない・FPSが反映されないときの原因と対処、AI推論へのつなげ方まで丁寧に解説します。

RNN Encoder-Decoder（Seq2Seq）の仕組みを、Encoder/Decoderの役割、ボトルネック問題、Attention・Transformerへの発展まで体系的にわかりやすく解説。翻訳・要約など主要タスクやPyTorchの最小実装も網羅。

この記事では、深層学習ライブラリKerasのコンポーネントであるKeras Sequentialについて詳細に解説しています。Keras Sequentialは、ニューラルネットワークモデルを簡単かつ効率的に構築でき、多くの便利なメソッドが提供されています。基本構造、メソッド、特徴と利点、Functional APIとの違い、エラー対処法、応用例、高度なテクニック、その他の情報について具体的に説明されており、これらの知識を活かして効果的なモデル構築が可能です。

SVM mode（SVMモード）とは何か、その仕組みと役割から、オンにすべき人・オフでも良い人の判断基準、BIOS/Windowsでの有効化手順、WSL2やDockerが動かないときの対処、ゲーム性能への影響までをわかりやすく解説します。

振動測定の基本から、変位・速度・加速度の違い、測定点・方向・周波数帯の考え方、結果の読み方までを整理。さらに振動データをAI異常検知や予兆保全に活かすステップも、非エンジニアにも分かりやすく解説します。