【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

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、Raspberry Piに接続したカメラのライブ映像から物体をリアルタイムに検出し、ネットを介してLINE通知するハンズオンを通して、深層学習型人工知能(ディープニューラルネットワーク)の概要やしくみ、学習済み人工知能モデルや画像処理ライブラリのOpenCVの実装、HTTPやWebAPIを使って人工知能の推論結果をインターネットサービスと連携させるAI×IoTのしくみまでを一気におさえます。 同時に、シングルボードコンピュータのRaspberry Piに物体検出の学習済み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。 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】 本コースは、別コース「【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!」と一部のレクチャが重複しています。 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で学習済み深層学習型人工知能の物体検出(mobilenet SSD)を動かせるようになります
  • 深層学習型人工知能の概要やしくみを把握できます
  • 学習済み人工知能の基本的な使い方を習得できます
  • 人工知能の推論結果をIoTと連携させるために使用するHTTPとWebAPIの概要やしくみがわかります
  • 人工知能の検出結果をLINEに投稿するしくみがわかります
  • HTTPとWebAPIのセキュリティの概要をおさえることができます

Course Curriculum

セクション1 はじめに
このコースの目的や学習内容、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
    00:2:39
  • 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 OSのインストールなどハンズオンに必要な準備をします。

  • Raspberry Pi の準備 はじめに
    00:00:49
  • 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 -Mac編-
    00:5:15
  • Raspberry Pi OS SDカード作成 -Windows編-
    00:4:33
  • Raspberry Pi OS SDカード追加設定 -Mac編-
    00:4:16
  • Raspberry Pi OS SDカード追加設定 -Windows編-
    00:4:32
  • VNC Viewerインストール -Mac編-
    00:1:11
  • VNC Viewerインストール -Windows編-
    00:00:54
  • Raspberry Pi初期設定 パート1
    00:5:40
  • Raspberry Pi初期設定 パート2
    00:8:53

セクション3 物体検出ハンズオン環境構築
物体検出のハンズオンを実施するための環境を構築します。

  • サンプルプログラム準備 はじめに
    00:00:23
  • サンプルプログラムをRaspberry Piへアップロード
    00:2:52
  • Raspberry PiへOpenCVをインストール
    00:16:25

セクション4 深層学習型人工知能(ディープニューラルネットワーク))の概要
深層学習型人工知能やハンズオンで使用するmobilenetSSDの概要を解説します。

  • ハンズオンで触れる深層学習型人工知能 はじめに
    00:00:54
  • 深層学習型人工知能 概要
    00:09:44
  • ハンズオンで触れるmobilenet SSD
    00:07:41
  • 用語 モデル・Tensorflow・Cocoについて
    00:4:24
  • なぜプログラムにはOpenCVとPythonが使われているのか
    00:4:59

セクション5 物体検出ハンズオン
Raspberry Piを使って物体検出のハンズオンを実施します。また、サンプルプログラムの中身を概観して、学習済みの人工知能をどのように動かしているのか見てみます。

  • Raspberry Piで物体検出をしてみよう はじめに
    00:00:57
  • 物体検出サンプルプログラム概要
    00:3:20
  • 物体検出サンプルプログラムai.pyを動かしてみよう
    00:8:09
  • 人工知能をどう動かしているのかを見てみよう
    00:14:56

セクション6 物体検出結果をLINEに投稿
検出結果をLINEに投稿するハンズオンを実施します。また、サンプルプログラムの中身を概観するとともにWebAPIやセキュリティにも触れます。

  • AI×IoT 検出結果をLINEに投稿しよう はじめに
    00:1:16
  • AI×IoTで広く使われているHTTPとWebAPI
    00:9:22
  • WebAPIの一例を見てみよう
    00:5:58
  • Raspberry Piから検出結果をLINEに投稿
    00:14:28
  • メッセージを投稿するサンプルプログラムの中身を見てみよう
    00:11:02
  • サンプルプログラムで行っているなりすましの検知とセキュリティの概要
    00:04:32
  • サンプルプログラムで検出画像も投稿してみよう
    00:04:14
  • 画像投稿サンプルプログラムの中身を見てみよう
    00:4:47
  • 検出時にスタンプを投稿してみよう
    00:3:32
  • スタンプ投稿サンプルプログラムの中身を見てみよう
    00:2:45

セクション7 コースのまとめ
このコースで学んだことをふり返ります。

  • コースのまとめ
    00:1:43
  • ボーナスレクチャ
¥6800

要件

  • パソコンの基本操作(MacまたはWindows)
  • ターミナルでのコマンド入力に抵抗がない方
  • 無線LAN環境(Raspberry PiをWi-Fiで接続するため)
  • LINEアカウントを使用します
  • 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。

Audience

  • リアルタイムな物体検出をためしてみたい方
  • 深層学習型の人工知能に触れてみたい方
  • エッジコンピューティングに関心のある方
  • AIとIoTの連携に興味のある方
  • 物体検出結果をLINEに投稿してみたい方