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この記事は 2018年07月15日 に以下のカテゴリに投稿されました ディープラーニング.

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「AI ガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」サイトがリリース

いろいろな勉強方法があると思うけれど、自分のペースでじっくり学びたいのなら、インターネット上のサイトを使う方法もおすすめですな。

今回公開されたのは、ちょっと難しそうな感じもする、「AI ガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」ってサイト。

少し覗いてみましたが、なかなかおもしろそうですよ。

AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論
JellyWare

IoTハッカソンの企画・運営からIoT製品開発、IoT教育コンテンツ事業を手掛けているJellyWare株式会社(本社:東京都新宿区四ツ谷、代表取締役:崔 熙元)は、米インテル社のご協力のもと、「AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」サイトをリリースしました。
本サイトでは、Intel Movidius™ Neural Compute StickとRaspberryPiを使って、小さくて安価な人工知能を作りながら、ディープラーニング推論について学べるブログコンテンツを15回程度にかけて紹介していきます。

AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論

AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論

現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれており、まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことで、ディープラーニング使いこなすことへの近道となります。
本サイトでは、AIガジェットの作り方をもとに、ディープラーニングの「推論」について基礎から丁寧に解説しており、本サイトが初心者の方もディープラーニングについて勉強できる一つのきっかけとなることを期待しております。また、本サイトのコンテンツをベースにしたハンズオンセミナーを、秋頃に法人と個人対象に実施する予定で、新しいAIビジネスのきっかけ作りとAI技術の普及も目指します。

■本サイトで学べる内容

  • ディープラーニング概要
  • RaspberryPiの使い方
  • Linuxコマンドやエディタの使い方
  • Pythonプログラミング基礎
  • Pythonプログラミング応用
  • OpenCV基礎
  • ディープラーニング推論

■対象者

  • ディープラーニングに興味のある方
  • ディープラーニングの学習に挫折した方
  • とりあえずmnistまで実行してみたけどその先が進まない方
  • 数学や理論を使わずにディープラーニングしたい方
  • 環境設定が分からなくてやめた方
  • RaspberryPiに興味のある方

■使用するメインパーツ

使用するメインパーツ

使用するメインパーツ

①Intel® Movidius™ Neural Compute Stick

  • USB端子を搭載したスティックで、ディープラーニング推論処理を高速化するアクセラレータ
  • クラウドを利用することなくリアルタイムに推論できる
  • RaspberryPiやLinux搭載PCに挿入して使う
  • インテルが開発した専用チップ「Intel’s Movidius™ Myriad™ 2VPU」 を搭載

Myriad™ 2とは

  • 低消費電力かつ高性能なVision Processing Unit(VPU)
  • ジェスチャー制御できるドローン、スマートセキュリティカメラ、産業用画像認識機器などにも使われている

②RaspberryPi
世界で最も有名でたくさん使われているシングルボードコンピュータで、教育用として開発されたが、現在はホビー用途から業務用途まで幅広く使われている

  • 動画・音楽などのマルチメディア再生、センサー・ロボットなどの組込み制御、インターネット通信やWebサーバーなど多彩な機能を持つ
  • LinuxOSを入れたmicroSDカードを使うことにより起動
  • 最新のRaspberryPi3では、WiFiとBLEを搭載し、HDMI出力、4つのUSBポート、音声出力用ミニジャックなどを有する

■具体的に作れるモノ

  • 画像認識 × 音出力:カメラに映った画像を認識してリアルタイムに音を出力
  • 性別認識 × 画像出力:カメラに映った顔の性別を認識してリアルタイムに画像表示を切り替え
  • 物体認識 × AR出力:カメラに映った物体を認識してリアルタイムにARへの応用

■学習コンテンツ(予定)【概要】NEURAL COMPUTE STICKとディープラーニング
【準備】必要となる周辺機器の全て
【設定】ゼロから始めるインストール
【基礎1】LinuxコマンドとNanoの使い方
【基礎2】Pythonを学ぶ
【実践1】GoogLeNetで物体認識の実行と改造
【実践2】GoogLeNetで物体認識の解説
【基礎3】OpenCVを学ぶ
【実践3】GoogLeNetでリアルタイム物体認識&音出力
【実践4】GenderNet/AgeNetで性別/年齢推定
【実践5】GenderNetで性別リアルタイム推定&画像出力
【実践6】SSD/Yoloで物体位置・大きさ認識
【実践7】Yoloでリアルタイム物体認識&VR出力
【APPENDIX1】SSH/SFTP/VNC
【APPENDIX2】SDK Toolの活用

■ハンズオンセミナー(予定)

日時:2018年秋頃(時間未定)
場所:調整中
対象:AIに興味のあると法人や個人
テーマ:AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論
定員:20名〜30名
※セミナーの日程や内容、定員などは変更となる場合がございます。

■関連URL
「AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」公式ホームページ
http://jellyware.jp/movidius/

JellyWareホームページ
http://jellyware.jp/

以上

Movidius って、面白そうなんだよな。

触ってみたいし、お勉強もできちゃうなら、チャレンジしてみましょうか?

投稿者のプロフィール

minorus
minorus
電子機器が大好きです。
プログラムを書くのをお仕事としていたこともあるので、両方できる PIC や Arduino を使って、いろいろな(役にあんまり立たない)ものを作っています。
実は UNIX 関連のお仕事も長かったので、Raspberry Pi もお手の物なのですけれど、これから触る機会が多くなるのかなぁ。
ボチボチ行きますが、お付き合いください。
若いころの写真なので、現時点では、まだ髪の毛は黒くてありますが、お髭は真っ白になりました。
愛車の国鉄特急カラーのカスタムしたリトルカブで、時々、秋月電子通商の八潮店に出没します。

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