本サイトの活用方法

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」に分かれます。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。さらに、Neural Compute StickとRaspberryPiを使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」から始まり、「インストール方法」、「各種ツールの使い方」、「プログラミング基礎」、「サンプルソースコード解説」などを徹底的に丁寧に行います。お手元にNeural Compute StickとRaspberryPiを用意していただくことで、オリジナルのAIガジェットが作れるようになり、ディープラーニングに対する理解が深まります!
  • ■ 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
    etc
  • ■ 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
  • ■ RaspberryPiが引出の奥にある方

使用するメインパーツ

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
  • ・Intel® Movidius™が開発した専用チップ「Myriad™ 2」 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
RaspberryPi
  • ・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 x 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への応用に!

学習コンテンツ

※本サイトのコンテンツは、Intel® Movidius™社の協力のもと、JellyWare社が独自で作成したコンテンツです。

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&AR出力

APPENDIX1

SSH/SFTP/VNC

APPENDIX2

SDK Toolの活用

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