ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門
ディープラーニングの基本から文字・画像・音声認識の実習まで！
人工知能実装の基本を1日でマスタ(講義289分/118頁)
- 著者・講師：井上 祐寛(株式会社クレスコ)
- 企画編集・主催： ZEPエンジニアリング株式会社
- 1人当たり1ライセンスです
ご購入
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| 内容 | キット |
テキスト＆ 実習用ソース |
視聴期間 | 税込価格 | 申し込み |
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[録画] ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門 |
× | × | 1日 | \16,000 | |
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[VOD] ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門 |
× | 〇 | 無制限 | \22,000 | |
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[VOD/KIT] ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門 |
〇 | 〇 | 無制限 | \39,600 |
ご購入前にご理解いただきたいこと
- Raspberry Pi4やマイク/Webカメラをお持ちの場合は，［VOD］(キットなし)製品がおすすめです．
- 本VODは，2021年12月4日に開催したウェビナを録画して編集した動画です．繰り返し再生，一時停止，巻き戻しが可能です．
本VODに付属の実習キット(はんだ付け不要)
- Raspberry Pi 4 ModelB 4GB/microHDMIケーブル/ACアダプタ
- マイク内蔵USBカメラ
- 実習環境書き込み済マイクロSDカード
- イヤホン
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| 写真1 自宅にお届けする実習キット |
講義内容
あらまし
本セミナでは，エッジ側をラズベリー・パイとしたAIの実装について学びます．
AIの実装方法として，学習と推論までをエッジ側で行う方法と，学習済みモデルをエッジ側に導入し推論を行う方法について学びます．
本セミナでは，まずディープラーニングの基本を学び，Python，Kerasを用いてラズベリー・パイでの手書き画像認識，カメラを接続しての画像認識，およびマイクからの音声入力によるAIスピーカをテーマとした演習を行います．
これらの演習を通して、エッジAIを実現する実装方法について基本から手取り早く学びます．
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| 図1 手書き数字の画像を認識するための学習の概要 | 図2 エッジAIはクラウドなどのデータセンターではなく，利用者や現場の近くでデータ処理を行うため，リアルタイム性の高い機能を実現でき，データの安全性も高い |
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| 図3 カメラ画像の認識，物体検知 | 図4 天気予報を調べるAIスピーカの環境 |
アジェンダ
第1部 ディープラーニングの基本
- ディープラーニングの概要
- 機械学習とディープラーニング
- パーセプトロン
- ニューラルネットワーク
- 学習と推論
- 手書き文字認識(MNIST)
第2部 ラズベリー・パイで学ぶエッジAI
- エッジAIの概要
- エッジAIを実装する方法について
- 畳み込みニューラルネットワークによる手書き文字認識(MNIST)の開発
- 学習済みモデルを用いたカメラの画像認識，物体検知
- 音声認識とチャットボットによる天気予報を調べるAIスピーカの開発
ショートセミナ
セミナで学ぶこと
簡単なニューラルネットの実装
手書き文字認識と学習の概要
畳み込み層の特徴マップ
手書き文字認識の実行
受講対象
- ラズベリー・パイを用いたAIの開発と利用について学びたい方
- ディープラーニングの基本を学びたい方
あると望ましい予備知識
- パソコンの操作(キーボード入力など)に習熟していること
- プログラミングの基本知識(高度なコーディングテクニックは不要です．コードが読めるレベルで問題ありません)
講演の目標
- エッジAIを実現するための実装方式の違いを理解できる
- ディープラーニングの基本を理解できる
- ラズベリー・パイでAI(画像認識，音声認識)を動かす
実習に必要なパソコンや周辺機器
(1)Googleアカウント
第1部の演習にてGoogle Colaboratory環境を使うため，事前にアカウントの取得をお願いします．
(2)パソコン環境：Windows10，またはmac OS X Yosemite 10.10 以降．ブラウザはGoogle Chromeが必須
(3)HDMI対応のモニタ
(4)インターネット接続環境
講師紹介
略歴
株式会社クレスコ入社後，銀行向けシステムなど数多の開発にリードエンジニアとして従事．後に自社ソリューションとなる統合認証システムの基礎を独力で開発するなど，アイデアと技術でクレスコを牽引する．技術研究所での機械学習研究を経て，人工知能を強みとする部門に異動．現在はテクニカルエバンジェリストとして企業が持つ業務課題へのAI適用に関するコンサルティング，機械学習に関する技術支援を行う一方，自ら研究テーマを持ち共同研究，実験システムの構築も担当．「SoftwareDesign」「やってみよう！機械学習」（技術評論社），「日経ソフトウェア」「AIプログラマになれる本」（日経BP）への記事寄稿，会津大学，はこだて未来大学，琉球大学，早稲田大学のほかWatson SummitやMicrosoftでの講演等，社外でも精力的に活動中．
主な著書
- いろんなことを試して学ぶ！ Pythonプログラミング，2021年，日経BP
- エッジAIプログラミング M5StickV 活用編，日経ソフトウェア2020年11月号，日経BP
- エッジAIプログラミング M5StickV 準備編，日経ソフトウェア2020年7月号，日経BP
- Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2020年1月号，日経BP
- Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年9月号，日経BP
- Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年7月号，日経BP
- AIプログラマになれる本，2019年，日経BP
- やってみよう！ 機械学習 第2章 機械学習の始め方，2019年，技術評論社
- 人工知能で画像生成 応用編，日経ソフトウェア2019年1月号，日経BP
- 人工知能で画像生成 基本編，日経ソフトウェア2018年11月号，日経BP
- 自分で構築するか，APIで機能を使うか 機械学習の始め方，Software Design2018年4月号，技術評論社