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AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論
[18/07/02]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
IoTハッカソンの企画・運営からIoT製品開発、IoT教育コンテンツ事業を手掛けているJellyWare株式会社（本社：東京都新宿区四ツ谷、代表取締役：崔 熙元）は、米インテル社のご協力のもと、「AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」サイトをリリースしました。
本サイトでは、Intel Movidius(TM) Neural Compute StickとRaspberryPiを使って、小さくて安価な人工知能を作りながら、ディープラーニング推論について学べるブログコンテンツを15回程度にかけて紹介していきます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/16673/11/resize/d16673-11-413231-2.jpg ]
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」に分かれており、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。
本サイトでは、AIガジェットの作り方をもとに、ディープラーニングの「推論」について基礎から丁寧に解説しており、本サイトが初心者の方もディープラーニングについて勉強できる一つのきっかけとなることを期待しております。また、本サイトのコンテンツをベースにしたハンズオンセミナーを、秋頃に法人と個人対象に実施する予定で、新しいAIビジネスのきっかけ作りとAI技術の普及も目指します。
■本サイトで学べる内容
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
■対象者
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
■使用するメインパーツ
[画像2: https://prtimes.jp/i/16673/11/resize/d16673-11-876059-1.jpg ]
１.Intel(R) Movidius™ 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
インテルが開発した専用チップ「Intel's Movidius™ Myriad™ 2VPU」 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
２.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
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=mtgu1oBNKXg ]
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 × 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
■学習コンテンツ（予定）
【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＆VR出力
【APPENDIX1】SSH/SFTP/VNC
【APPENDIX2】SDK Toolの活用
■ハンズオンセミナー（予定）
日時：2018年秋頃（時間未定）
場所：調整中
対象：AIに興味のあると法人や個人
テーマ：AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論
定員：20名〜30名
※セミナーの日程や内容、定員などは変更となる場合がございます。
■関連URL
「AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」公式ホームページ
http://jellyware.jp/movidius/
JellyWareホームページ
http://jellyware.jp/
■本リリースに関する問い合わせ先
JellyWare株式会社
info@jellyware.jp
03-6273-0758
本サイトでは、Intel Movidius(TM) Neural Compute StickとRaspberryPiを使って、小さくて安価な人工知能を作りながら、ディープラーニング推論について学べるブログコンテンツを15回程度にかけて紹介していきます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/16673/11/resize/d16673-11-413231-2.jpg ]
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」に分かれており、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。
本サイトでは、AIガジェットの作り方をもとに、ディープラーニングの「推論」について基礎から丁寧に解説しており、本サイトが初心者の方もディープラーニングについて勉強できる一つのきっかけとなることを期待しております。また、本サイトのコンテンツをベースにしたハンズオンセミナーを、秋頃に法人と個人対象に実施する予定で、新しいAIビジネスのきっかけ作りとAI技術の普及も目指します。
■本サイトで学べる内容
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
■対象者
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
■使用するメインパーツ
[画像2: https://prtimes.jp/i/16673/11/resize/d16673-11-876059-1.jpg ]
１.Intel(R) Movidius™ 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
インテルが開発した専用チップ「Intel's Movidius™ Myriad™ 2VPU」 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
２.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
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=mtgu1oBNKXg ]
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 × 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
■学習コンテンツ（予定）
【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＆VR出力
【APPENDIX1】SSH/SFTP/VNC
【APPENDIX2】SDK Toolの活用
■ハンズオンセミナー（予定）
日時：2018年秋頃（時間未定）
場所：調整中
対象：AIに興味のあると法人や個人
テーマ：AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論
定員：20名〜30名
※セミナーの日程や内容、定員などは変更となる場合がございます。
■関連URL
「AIガジェットを作りながらゼロから学ぶディープラーニング推論」公式ホームページ
http://jellyware.jp/movidius/
JellyWareホームページ
http://jellyware.jp/
■本リリースに関する問い合わせ先
JellyWare株式会社
info@jellyware.jp
03-6273-0758
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