Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

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【最新更新情報】

2019/9/9 「Raspbian 2019-07 におけるJupyter Notebookインストール時の注意」をセクション4に追加しました。最新のRaspbianではJupyter Notebookを通常インストールすると起動しないパッケージングの不具合がありました。

2018年8月、Google BrainチームはTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応しました。

Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は、イギリスのRaspberry Pi財団が設計・開発している名刺サイズのマイクロコンピューターで、今日まで世界で1000万台以上も出荷されています。

Raspberry PiはLinux系のUbuntuやRaspbian, DebianやWindows 10 IoT Coreなどに対応し、センサーやカメラから取得したデータとソフトウェアを連携して、AIやIoTのアプリケーションのプロトタイピングで威力を発揮します。

ラズベリーパイでディープラーニング・IoTにチャレンジしましょう！

この講座では、以下のような内容を学べます。

1. Raspberry PiへのRaspbian （Linux）インストール

   1. インストールイメージの書き込み

   2. インストーラの実行

   3. VNCによるリモートデスクトップ環境の構築

      
      

2. Raspbianへののpip3コマンドやTensorFlow最新版のインストール

   1. pip3コマンドのインストール

   2. Atlas（高速数値計算ライブラリ）のインストール

   3. TensorFlow最新版のpipコマンドによるインストール

      
      

3. Jupyter Notebookによる機械学習や深層学習プログラミング

   1. 畳み込みニューラルネットワークによる画像分類（Fashion MNIST）

      
      

   
   

4. 代表的なディープラーニングアルゴリズムの概要を学ぼう（順次追加予定）

What You Will Learn!

• Raspberry Pi上にTensorFlow動作環境を構築できます。
• TensorFlow最新版でKerasをベースにした高速開発、ディープラーニングの基礎を学べます。
• Raspberry Piに接続したカメラ画像と機械学習の連携の仕組みを理解できます。
• Raspberry Pi上でのプログラミング環境構築ができます。
• Raspbian（Raspberry Pi用Linuxディストリビューション）の基本的な操作をマスターできます。

Who Should Attend!

• Raspberry Pi を用いてディープラーニングを学びたい方
• Raspberry Pi 上でTensorFlowを用いた機械学習・深層学習、モデルを用いた推論などを行いたい方
• TensorFlowに標準搭載されたKerasを用いて短期間にディープラーニングの基礎を学びたい方
• 定番のMNISTやIrisデータセット以外のデータでディープラーニングを学びたい方（Fashion MNIST, IMDB, Boston Housing Datasetなど）
• AIによる推論結果を元に音を鳴らしたり、LEDを光らせたり、というIoTの初歩を体験したい方

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