【AI × IoT】Raspberry Piで顔認識/人工知能・機械学習のしくみからエッジAIまで!

カテゴリー: AI×IoT
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コース情報
Curriculum

コースについて

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。

What Will You Learn?

  • Raspberry Piで顔認識のデモができるようになります
  • 人工知能・機械学習を組み合わせた顔認識の概要をおさえることができます
  • 人工知能・機械学習をエッジデバイスで動作させ、IoTのセンサーとして使用するしくみを習得できます
  • 学習済人工知能の基本的な使い方を習得できます
  • エッジAIの大枠をおさえることができます

Course Curriculum

セクション1 はじめに
コースの概要とハンズオンで使うモノについて解説します。

  • コースの概要
    00:3:10
  • ハンズオンで使うモノ
    00:2:44

セクション2 Raspberry Piのセットアップ
Raspberry Pi用のSDカードを作成します。

  • Raspberry Piイメージャのダウンロード
    00:1:42
  • Raspberry Pi OS SDカード作成 ーMac編-
    00:5:12
  • Raspberry Pi OS SDカード作成 ーWindows編-
    00:4:30
  • Raspberry Pi OS SDカード追加設定 -Mac編ー
    00:4:16
  • Raspberry Pi OS SDカード追加設定 -Windows編ー
    00:4:32
  • VNC Viewer インストール ーMac編ー
    00:1:11
  • VNC Viewer インストール ーWindows編ー
    00:00:52
  • Raspberry Pi初期設定 パート1
    00:4:45
  • Raspberry Pi初期設定 パート2
    00:10:53

セクション3 顔識別ハンズオン環境構築
Raspberry Piに顔識別に必要なOpenCVなど各種ソフトウェアパッケージをインストールします。

  • Raspberry Piにサンプルプログラムをアップロード
    00:2:42
  • Raspberry PiにOpenCVをインストール
    00:18:08
  • 顔認識ライブラリなどのインストール
    00:4:51

セクション4 3つの方法で顔検出
3つの主な顔検出方法(深層学習型、HOG特徴、HAAR-Like特徴)をためして、それぞれの概要をおさえ、長所、短所を確認します。

  • 顔認識の流れ
    00:2:41
  • 深層学習型人工知能ー顔検出概要ー
    00:10:30
  • 深層学習型人工知能で顔検出
    00:7:19
  • 深層学習型人工知能ーサンプルプログラム概観ー
    00:9:44
  • HOG特徴による顔検出の概要
    00:07:58
  • HOG特徴で顔検出
    00:4:33
  • HOG特徴顔検出ーサンプルプログラム概観ー
    00:4:15
  • HAAR Like特徴ー顔検出概観ー
    00:3:30
  • HAAR CASCADEで顔検出
    00:2:58
  • HAAR CASCADE顔検出ーサンプルプログラム概観ー
    00:6:37
  • 3つの方法で顔検出ーまとめー
    00:1:15

セクション5 個人顔識別
カメラの画像からリアルタイムに個人を特定するしくみを段階を踏んでおさえます。 個人の顔を特定できる1枚の写真を使った最もシンプルな怠惰学習にふれることで、学習の概念をおさえます。

  • 顔認識の概要
    00:1:08
  • 1枚の画像でOK~シンプルな個人顔学習の概要
    00:8:12
  • 自身の顔を学習させよう
    00:5:59
  • 自身の顔学習ーサンプルプログラム概観ー
    00:2:48
  • Raspberry Pi リアルタイム顔認識の概要
    00:2:20
  • Raspberry Piでリアルタイム顔認識に挑戦
    00:2:54
  • リアルタイム顔認識ーサンプルプログラム概観ー
    00:4:52
  • 複数顔の学習概要
    00:2:02
  • 複数顔の学習に挑戦してみよう
    00:6:03
  • 複数顔学習ーサンプルプログラム概観ー
    00:5:09
  • k近傍法k=1による複数顔推論の概要
    00:3:8
  • 複数顔の推論に挑戦しよう
    00:2:31
  • 複数顔推論ーサンプルプログラム概観ー
    00:4:36

セクション6 スマホやPCへ送信
MQTTとよばれるIoTで広く使われているしくみを使って、インターネットを介してスマホやPCに検知結果を送信してみます。また、エッジAIやAIをセンサーとして使うとはどういうことなのかをおさえます。

  • エッジAIとMQTT概要
    00:6:30
  • 顔認識×IoTでエッジAIをやってみよう
    00:7:22
  • 顔認識エッジAI-サンプルプログラム概観ー
    00:5:54

セクション7 コースのまとめ
このコースで何を学んだのか、全体を通してふり返ります。

  • コースのまとめ
    00:2:51
  • ボーナスレクチャ
¥6800

要件

  • パソコンの基本操作ができること(MacまたはWindows)
  • ターミナルでのコマンド入力に抵抗がないこと
  • 無線LAN環境(Raspberry PiをWi-Fiで接続するため)

Audience

  • Raspberry Piでリアルタイムな顔認識をためしてみたい方
  • 顔認識のしくみを知りたい方
  • 深層学習型人工知能と他の機械学習を組み合わせたソリューションに触れてみたい方
  • エッジAIを体感してみたい方
  • 人工知能の概要やしくみなどの大枠をおさえたい方