このコースでは、顔認識を通して、深層学習型人工知能（ディープニューラルネットワーク）／機械学習の概要やしくみ、学習（怠惰学習）、実装、そしてIoTの通信プロトコルであるMQTTを使った検出結果の通知までを一気に押さえます。人工知能に初めて触れる方、人工知能をこれから活用してみたい方向けのコースです。

また、シングルボードコンピュータのRaspberry Piに顔認識の学習モデルを実装して推論を行うことで、人工知能をIoTのセンサーとして使う「エッジAI」も体感します。

クラウド側ではなくエッジ側のデバイスに人工知能の学習モデルを実装してデータ処理や推論の高速化とコスト削減などを実現する「エッジAI」への注目が高まっています。今後ますます重要性が高まることが予想されるエッジAIを手を動かしながら実践的に学んでいきましょう。

人工知能を開発するのではなく、活用するための大枠をとらえる、のがコースの目的です。実際に触れて使ってみることで「人工知能にできること」を実感してみましょう。

※コース紹介動画をご覧いただけますので、受講の参考にしてください。

※このコースのハンズオンで使用するRaspberry Pi物体検出セットを販売しています。Raspberry Piをお持ちの方は「動作確認済の機種」を参考にしてください。

【ご受講上の注意】

会社などで管理されているパソコンやネットワーク環境では、ハンズオンができない場合があります。個人のパソコンとご自宅のネットワーク環境でハンズオンを進めていただくことをお勧めいたします。

本コースには、IoTについての詳細な解説は含まれません。IoTの基礎知識をおさえたい方は、別コース「【IoT101】知識ゼロから作って学ぶIoT入門」をご受講ください。

本コースは、別コース「【AI×IoT】Raspberry Piで物体検出／ LINEで通知！深層学習人工知能 × IoTを体感してみよう」と一部のレクチャが重複しています。

本コースでは、PythonやLinuxのコマンドを使用しますが、手を動かしながら実践的に学んでいくコースの性質上、コマンドについての解説は最小限にとどめています。PythonやLinuxそのものについての解説はコース内容に含まれていません。Python やLinuxの知識をお持ちでない方も、問題なくハンズオンを進めていただくことができます。

【更新情報について】

本コースはハンズオン形式で進めていきますが、今後システム変更等に伴い手順が変わる場合がありますことを予めご了承ください。

更新情報はできるだけ早く掲載していきますが、手順通りに動かないなどのご不明点がある場合は、お気軽にお知らせください。