エッジAI講座

エッジAI講座

学習済みモデルをエッジデバイスに搭載する

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。

講座で得られる知識・スキル

  • Raspberry Piの使い方
  • Azure Custom Visionの使い方
  • Raspberry Piを用いて、リアルタイム物体検出を行う方法

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

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

講座概要

講座名

エッジAI講座

受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座時間

4時間

料金

77,000円/1名(税込)

料金に標準で含まれるもの

①動画講義 ②講義資料 ③チャット質問対応

カリキュラム

第1章 エッジAI概要

第2章 Raspberry Pi入門

第3章 TensorFlowを用いた物体検出モデルの構築

第4章 Raspberry Piでリアルタイム物体検出

第5章 高速化技術と軽量化技術


※カリキュラムは変更となる場合がございます。

開催日程

オンライン講座

お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。

講師紹介

  • 小縣 信也

    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)。

ご案内

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

  • 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。

アカウントの事前作成

  • 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。
    • 本講座のハンズオンは、なるべく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、無料枠分を超えて料金が発生する場合があります。あらかじめご了承下さい。

※その他に必要なご準備に関しては、お申し込み後にご案内いたします。

FAQ

動画の視聴期限はいつまでですか?

動画共有日から1年間です。

チャットの質問期限はいつまでですか?

動画共有日から2ヶ月間です。

講座共通のFAQ

更新日:2021.04.01
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