10月16日生ライブ配信/10月17日~10月19日録画サービス配信
ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門
【Raspberry Pi4&USBカメラ付き】

~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~

講師:井上 祐寛 / 企画:ZEPエンジニアリング / 販売:マルツエレック

タイム・テーブルと申し込み

お申込みは,マルツエレックの通販ページで行います.下記スケジュール表のボタンを押して,必要事項の入力をお願いいたします.

月/日 開始 終了 内容 価格 申し込み
10/16(土) 10:00 17:00 ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門 \39,600

※すでにラズベリーパイ4 Model B 4GB以上をお持ちの場合は,31,350円(税込)で受講できます.[受講する]ボタンを押すと開く,申し込みフォームにて[Raspberry Pi 4 Model B 4GB以上をお持ちの場合]を選択してください

学ぶこと

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,およびクラウドAIと連携し実装を行う3つの方法について解説します.
 セミナでは,まずディープラーニングの基本を解説し,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スピーカをテーマに,ハードウェアとクラウド・サービスをつなげる開発ツールのNode-REDを用いてクラウドAIと連携する演習を行います.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.

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 ラズベリー・パイ上でリアルタイムで識別したものを画面表示する処理
図3 物体検知 図4 マイクからの音声入力によるAIスピーカ

内容

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
  • ファインチューニングによるオリジナルの画像認識モデルの開発
  • 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

本セミナの紹介動画

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
  • クラウドの連携によるAIサービスの実装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
  • オリジナル画像を用いた画像認識AIが開発できる
  • ラズベリー・パイとクラウドAIの連携を体験できる

セミナで使用するボードや部材

  1. ラズベリー・パイ4 Model B 4GB
  2. 電源アダプタ
  3. マイク内蔵USBカメラ*1
  4. OS書き込み済SDメモリ・カード
  5. HDMIケーブル
  6. イヤホン

※上記のボード一式は,セミナ終了後もそのままお使いになれます.ラズベリー・パイ4 Model B 4GB以上をお持ちのお客様には,3~6のセットを発送させていただきます.

*1:諸事情によりPiカメラからマイク内蔵USBカメラへ変更になりました.ご質問がある場合は,info@zep.co.jp までご連絡ください.

受講者様が用意するもの

(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)IBM Watson(無料枠利用)のアカウント
 こちらはセミナ前に手順書を配布しますので,セミナまでにアカウントの取得をお願いします.
 なお,IBM Watsonは音声認識,合成音声,対話ボット開発で利用します.

(3)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

(4)HDMI対応のモニタ

(5)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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. AIプログラマになれる本,2019年,日経BP
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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