Raspberry Pi を用いて、
リアルタイムに物体検出を行う方法を学ぶ
工場や店舗などの現場において、機械学習の推論を高速に行うには、エッジデバイス上で処理を行う必要があります。近年、Raspberry Pi などのエッジデバイスの性能が向上してきており、エッジ側で推論を行うシステムを作りやすくなってきました。
本講座では、Raspberry Pi を用いて、リアルタイムに物体検出を行う方法を学びます。
講座の特長
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1
物体検出モデルを簡単に構築する方法を紹介する
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2
実際にRaspberry Piを用いて、使い方を解説する
得られる知識・スキル
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Raspberry Piの使い方
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Azure Custom Visionの使い方
AIを高速化や軽量化する技術を概観し、エッジAIに活用できる手法を学ぶことで、AIの高速化や軽量化の概要を説明できるようになります。 -
Raspberry Piを用いて、リアルタイム物体検出を行う方法
エッジデバイスに機械学習モデルを実装できるようになります。
こんな方におすすめ
- 学習済みモデルをRaspberry Piに載せたい方
- 製造現場や店舗でリアルタイムに物体検出を行いたい方
カリキュラム
第1章 エッジAI概要
- アクセラレータ
- エッジデバイス
など全4トピックス
第2章 Raspberry Pi入門
- Raspberry Pi とは
- Raspberry Pi のセットアップ
など全5トピックス
第3章 TensorFlowを用いた物体検出モデルの構築
- 学習環境の構築
- データセットの作成
など全4トピックス
第4章 Raspberry Piでリアルタイム物体検出
- Raspberry Pi のカメラモジュール
- サンプルモデルを用いた物体検出
など全4トピックス
第5章 高速化技術と軽量化技術
- 高速化技術
- 軽量化技術
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | エッジAI講座 |
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| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義4時間（演習時間を除く） |
| 料金 | 77,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| 質問サポート期間 | 講座チャンネルへの招待日から2ヶ月間 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| PCの動作環境 |
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| 事前準備 |
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講座紹介ブログ
FAQ
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