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まえがき 〜AIを使うアプリケーションを作ろう!〜

いよいよ本講座も最終回となりました。ここまで、ディープラーニングのモデルを動かすこと、そして作ることに焦点を当ててきましたね。シンプルながら汎用的なAffineネットワークから始...

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第1部1章 ケーススタディー『運動を続けたい!』

第1部では、第4回を通して作成するアプリケーションの全体像を明らかにします。ここからは1つの事例(ケース)を題材にして、あなた自身がこの事例の当事者であり、さらに開発者になったつ...

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第1部2章 開発環境を準備しよう

アプリケーションの作成に取り掛かるまえに、Raspberry Piの準備を済ませておきましょう。今回は、画面表示やモデルに学習させるための動画収集など、様々な場面でRas...

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第2部1章 モデルの利用目的を決める

第2部では、WEBアプリに使うAIモデルとして、ウェイクワード検知モデルと人検知モデルを準備します。まずは各モデルがどのように使われるのかを明らかにするために、モデルの利...

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第2部1章 モデルの利用目的を決める

第2部では、WEBアプリに使うAIモデルとして、ウェイクワード検知モデルと人検知モデルを準備します。まずは各モデルがどのように使われるのかを明らかにするために、モデルの利用目的を...

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第2部2章 ウェイクワード検知モデルの準備

本章では、WEBアプリに使うウェイクワード検知のモデルを準備します。具体的には、第3回3部で扱ったウェイクワード検知のためのRNNモデルを、ほぼそのまま活用します。もし、第3回の...

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第2部3章 人体検知モデルの転移学習

本章から人体検知モデルの準備を行います。今回はゼロからモデルを学習させるのではなく、学習済みモデルを利用する転移学習を利用しましょう。転移学習とはニューラルネット...

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第2部4章 学習用データを用意しよう

本章では人検知モデルの学習に使うデータを収集し、アノテーション (ラベル付け) を行います。アノテーションとは、データひとつひとつにラベルを紐付けることです。ラベル付けとも呼ばれ...

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第2部5章 モデルの転移学習と最適化

本章では自分で集めた学習用データを使い、転移学習を行います。加えて、Raspberry Pi上で動作させるためにモデルの最適化を行います。なお、本章は学習を実行する都合上、すべて...

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第3部1章 作るものの確認

第3部では、いよいよWEBアプリを完成させます。その前に大事なことを忘れていました!このWEBアプリにはまだ名前がありません。例題とはいえWEBアプリと呼び続けるのは寂しいですか...

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第3部2章 ウェイクワード検知プログラムを作ろう

本章では、音声をリアルタイムに処理してウェイクワード検知を行うプログラム (上図赤枠) の作成を行います。必要なソフトウェアのインストールはじめにAI実行...

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第3部3章 人体検知プログラムを作ろう

本章ではカメラ映像をリアルタイムに処理し、人体検知を用いたスクワットの計測を行うプログラム (上図赤枠) の作成を行います。スクワット計測の実現方法人体検...

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第3部4章 WEBサーバーを完成させよう

本章では、いよいよ本講座最後のアプリケーションとなるWEBサーバー (上2図赤枠) の作成を行います。WEBサーバーのセットアップWEBサーバーを...

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第3部5章 タッチディスプレイからの利用

Raspberry Piが起動したら自動的にWEBアプリが立ち上がり、タッチディスプレイから利用できるように設定しましょう。外部アクセスの無効化いままで動作確認を...

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講座を終えて

AIの世界に飛び込もう、そこから始まった長い道のりもいよいよ終着となります。ここまでやり遂げたあなたは、「こんなものが作れたら」というイメージがすでにあるかもしれません。具体的で...

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コラム:転移学習について

転移学習のドメインとタスクモデルを作り上げる手順を振返りながら、転移学習でよく使われる概念を説明します。まず『用途を決める』では、モデルの利用目的をもとに、モデルの利用目...

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コラム:コールバックについて

コールバックとは、関数Aを呼び出すときに別の関数Bを渡して、関数Aの処理の中から関数Bを「呼び返す = callbackする」ようにするプログラミング手法です。そして、この呼び返...

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コラム:スレッドについて

OS上で動作しているプログラムの実体のことをプロセスと呼びます。みなさんが作成しているプログラムも、実行している間はOS上で動作しているプロセスのうちの1つです。スレッドとはその...

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