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ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方

インプレスR&D

1,600円+税

本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイ(Raspberry Pi)で使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。

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内容紹介

2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイ(Raspberry Pi)で使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。

書誌情報

  • 著者: 高橋 秀一郎
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2020-03-13)
  • 最終更新日: 2020-03-13
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 82ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: インプレスR&D

対象読者

エッジコンピューティング,IoT,TPU,Google,ラズパイ,TensorFlowに興味がある人

著者について

高橋 秀一郎

1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後はSIerの会社に就職し、その後約15年間IT系の仕事に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、社内のトレーニングや技術検証を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術を持ち、現在は、日夜現実世界の情報を電子データ化する技術を磨いている。Google Cloud Platform認定 Professional Cloud Architect

目次

第1章 ラズパイのセットアップ

  • 1.1 OSの書き込み~PCからの接続
  • 1.2 ネットワークへの接続と各種アップデート
  • 1.3 この章のまとめ

第2章 Edge TPUのセットアップ

  • 2.1 Edge TPUの接続
  • 2.2 ライブラリーのインストール
  • 2.3 サンプルの実行
  • 2.4 この章のまとめ

第3章 mnistの学習と推論

  • 3.1 Google Colaboratory
  • 3.2 mnistの学習とモデルの変換
  • 3.3 ラズパイでの実行
  • 3.4 この章のまとめ

第4章 リアルタイム物体検出

  • 4.1 ラズパイへカメラの接続
  • 4.2 VNC接続設定
  • 4.3 物体検出の実行
  • 4.4 この章のまとめ

第5章 AutoML Visionでの学習とモデルの実行

  • 5.1 GCPの設定
  • 5.2 学習データの用意
  • 5.3 学習の実施
  • 5.4 ラズパイでの実行
  • 5.5 この章のまとめ

第6章 AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行

  • 6.1 学習データの用意
  • 6.2 学習の実施
  • 6.3 ラズパイでの実行
  • 6.4 この章のまとめ

付録A 動画を画像に変換する

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