スピードマスタ・シリーズ
プロの技術を1日で！実習キット付きVOD

［VOD］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しくみから文字/画像/音声認識まで



概要

本製品は，人気の小型コンピュータ・ボード「Raspberry Pi4」とマイク内蔵USBカメラを実際に動かしながら，エッジ側をラズベリー・パイとしたAI実装の基本を1日でマスタできる講義ビデオ付きパーツセットです．

本製品では，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．

パーツセットに加え，4時間を超えるプロの技術者による丁寧な解説ビデオと，100頁を超える講義テキストが同梱されています．パーツセットは，工具やはんだごてなどがなくてもすぐに学習を始めることができます．

同梱の説明書(下記)には，講義ビデオや講義テキストの視聴を可能にするパスワードが記載されています．

本製品のすべての映像，画像，文書テキスト，ソースコードは著作権法によって厳格に守られています．無許可の転載，複製，転用は法律により罰せられます．

ラズベリー・パイ4やマイク内蔵Webカメラが必要な場合は，下記の製品がおすすめです．
［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

特徴1 充実の講義テキスト(全118頁)

第1章 はじめに

第2章 Pythonの基礎

第3章 ディープラーニング入門

  • 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4章 エッジAIとは

  • AIの実装方法について

第5章 畳み込みニューラルネットワーク

  • 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

第6章 カメラ画像の認識，物体検知

  • 学習済みモデルを用いたカメラの画像認識，物体検知

第7章 天気予報を調べるAIスピーカ

  • 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

特徴2．基礎から丁寧に解説！4時間超の講義動画

  1. はじめに(39分30秒)
  2. Pythonの基礎(30分18秒)
  3. ディープラーニング入門(1時間21分37秒)
  4. エッジAIとは(21分58秒)
  5. 畳み込みニューラルネットワーク(16分40秒)
  6. カメラ画像の認識，物体検知(36分53秒)
  7. 天気予報を調べるAIスピーカ(1時間2分12秒)

特徴3．確実に動く！講師のお手本ソースコード10本超

自分の手でソースコードを入力することはとても重要ですが，慣れるまでは，なかなか思うように動いてくれないものです．物体検知や手書き文字認識，音声認識など，講師が作成したソースコードを10本以上提供いたします．

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

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

実習に必要なパソコンや周辺機器

  1. Raspberry Pi4 ModelB 4GB以上(推奨)
  2. マイク内蔵Webカメラ
  3. Googleアカウント
    演習にてGoogle Colaboratory環境を使うため，後述のGoogleAccount.pdfを参照してアカウントの取得をお願いします．
  4. 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
  5. HDMI対応のモニタ
  6. インターネット接続環境

本製品を購入された方へ

講義ビデオと講義テキストの視聴方法は，下記リンク先(青字)をクリックし，本製品同梱の説明書に書かれたパスワードを入力してください．

講義ビデオ(著作権保護のためパスワードがかけられています)

※6_カメラ画像の認識，物体検知（10分45秒～15分40秒付近）に実行するプログラム「recognition2.py」が動作しない場合は，こちらをご参照ください．

講義テキスト(著作権保護のためパスワードがかけられています)

補助資料（Googleカウントの取得手順とイメージ・ファイルの入手方法）(著作権保護のためパスワードがかけられています)

紹介動画

セミナの概要
手書き文字認識と学習の概要
手書き文字認識の実行

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. ［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，ZEPエンジニアリング．
  2. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング．
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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


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  3. 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
  4. 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．
  5. 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．
  6. 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．
  7. 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．
  8. 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．
  9. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP．
  10. 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．
  11. 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．
  12. 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．
  13. 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．

パーツキットと講義動画でプロの技術を1日習得
スピードマスタ・シリーズ

電子回路・基板設計からプログラミングまで，エンジニアがマスタすべき技術は多岐にわたり，開発期間も短くなっています．多くの書物を読み漁ったり，玉石混交のネット情報に振り回されたりしている暇はありません．

本シリーズには，各分野の一線で活躍する技術者が厳選したパーツセット，設計の要点を効率よく解説するセミナ動画，講義テキスト，お手本ソースコードなどが同梱されています．百戦錬磨の技を一見することで，未経験の技術が驚くほど短時間で身につくだけでなく，信頼性の高いシステム開発に必要なプロの眼が養われます．