【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

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。

※このコースでは、学習済みの人工知能を使用します。同講師による別コース「『Google Colab』を使った物体検出人工知能の学習／アノテーションから学習、IoT連携まで」では、物体検出人工知能の学習（mobilenet SSD v1のファインチューニング）がコース内容に含まれますので、ご興味のある方はそちらも併せてご受講ください。

【ご受講上の注意】

本コースは、同講師による別コース「【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、同講師による別コース「【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。

【各セクションの学習内容】

1. はじめに

   このコースの目的や学習内容、ハンズオンを実施するために必要なモノについて解説します。

   
   

2. Raspberry Piのセットアップ

   シングルボードコンピュータのRaspberry Piをセットアップしてパソコンから操作できるようにします。

   
   

3. 物体検出ハンズオン環境構築

   Raspberry Piに物体検出に必要なサンプルプログラムや、OpenCVなど各種ソフトウェアパッケージをインストールします。

   
   

4. ハンズオンで触れる深層学習型人工知能（ディープニューラルネットワーク）

   深層学習型人工知能、mobilenet SSDやOpenCVの概要、コースで使用するモデル、Tensorflow、Cocoなどの用語について解説します。

   
   

5. Raspberry Piで物体検出をしてみよう

   物体検出のサンプルプログラムを動かし、そのしくみを概観します。

   
   

6. AI×IoT　検出結果をLINEに投稿しよう

   検出結果をLINEに投稿するハンズオンを通して、HTTPやWebAPIを使って人工知能とインターネットサービスを連携するしくみの基本をおさえます。

   
   

7. コースのまとめ

   このコースで何を学んだのか、全体を通してふり返ります。