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エッジAI講座
エッジAI講座のカリキュラムの一部が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約30分相当）
- 第4章 Raspberry Piでリアルタイム物体検出
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- Raspberry Piの使い方
-
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。
実際の教材例
講座紹介ブログ
講座で学べることやポイントについてブログで詳細をご紹介！気になる方はブログをチェック！
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Pythonを初めとしたプログラミングの基礎知識 (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識 (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
- 物体検出モデルの仕組みの知識
推奨スキル
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
講座の特長
- 物体検出モデルを簡単に構築する方法を紹介する
- 実際にRaspberry Piを用いて、使い方を解説する
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（一部抜粋）
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。
開催日程
講師紹介
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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）。
関連ブログ
受講者の声
どこでも扱っていないテーマで、内容も濃く大変タメになりました。物体検出を行う方法を様々な手法で実現する手順が過不足なく整理されていて、密度が濃く、それでいてわかりやすかったです。通常独学だけでは膨大な時間がかかるところを、最短で一気通貫で進められました。コードの要所には解説があり、ブラックボックスの中身を垣間見ることができたのは貴重でした。
これから、エッジAIについて学んでいくのに、とっかかりになる内容と感じました。わかりやすく説明していただき、個人的なトラブルもSlackで解決していただきました。
全体的に講義の説明がわかりやすく理解しやすかったです。講義資料も細かな情報まで記載してあり習得しやすいと思います。講義は最新の情報かつピンポイントでまとまっていたので大変参考になりました。
ご案内
お申し込み前の確認事項
- Azureへのアクセスが可能なPCをご利用ください。 特に社用PCを使用する場合は、必ず「お申し込み前に」Azureへのアクセスが可能かどうかご確認いただくようにお願い申し上げます。
- 講座内で実施するハンズオンでは、外部事業者が提供するクラウドサービス（AWS, Azure, GCPなど）を利用します。外部事業者のサービス内容及びサービス仕様は、予告なく更新されるため、画面仕様やサービス利用における料金体系も含め、弊社提供教材の内容とは異なる場合がございます。
- 本講座の教材は、教材作成時点での外部事業者のサービス内容に基づき、外部事業者が提供する無料枠分の使用量で実施できるよう構成されておりますが、利用状況によっては、無料枠分を超えて料金が発生する場合がございます。
PCの動作環境
- MacOSX 10.9以上
- Windows8以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上必須
事前準備
- Raspberry Piの準備
講座内では実際にRaspberry Piを用いて解説しますので、受講開始前までに必ず下記のご準備をお願いいたします。- Raspberry Pi4 B 4GBスターターキット
- Raspberry Pi カメラモジュール V2
- Raspberry Pi 接続用 USBマウス
- Raspberry Pi 接続用 USBキーボード
- Raspberry Pi 接続用 ディスプレイ
- Raspberry Pi をインターネットに接続するためのWi-Fi
- Azureのアカウントの作成
- クラウドサービスを用いて物体検出モデルを作ってみたい方は、Azureのアカウントを事前にご用意ください。
- アカウント作成にはクレジットカードが必要となります。
