【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!
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
219 students enrolled

【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!

Raspberry Piに顔認識モデルを実装してエッジAIに挑戦!深層学習人工知能/機械学習の概要やしくみ、MQTTを使った検出結果の通知まで。注目が高まるエッジAIの基本を一気におさえましょう!
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219 students enrolled
Created by 山川 正美
Last updated 6/2020
Japanese
Current price: $27.99 Original price: $39.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 3.5 hours on-demand video
  • 17 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Raspberry Piで顔認識のデモができるようになります
  • 人工知能・機械学習を組み合わせた顔認識の概要をおさえることができます
  • 人工知能・機械学習をエッジデバイスで動作させ、IoTのセンサーとして使用するしくみを習得できます
  • 学習済人工知能の基本的な使い方を習得できます
  • エッジAIの大枠をおさえることができます
Requirements
  • パソコンの基本操作(MacまたはWindows)
  • ターミナルでのコマンド入力に抵抗がない方
  • 無線LAN環境(Raspberry PiをWi-Fiで接続するため)
  • 会社などで管理されているパソコンやネットワーク環境では、ハンズオンができない場合があります。個人のパソコンとご自宅のネットワーク環境でハンズオンを進めていただくことをお勧めいたします。
Description

このコースでは、顔認識を通して、深層学習型人工知能(ディープニューラルネットワーク)/機械学習の概要やしくみ、学習()、実装、さまざまな機械学習を組み合わせたソリューション、そしてIoTの通信プロトコルであるMQTTを使った検出結果の通知までを一気におさえます。人工知能に初めて触れる方、これから人工知能を活用したいエンジニアの方、人工知能を活用するための基礎的な知識を効率よくおさえたい非エンジニアの方に最適な内容です。


また、シングルボードコンピュータのRaspberry Piに顔認識の学習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。クラウド側ではなくエッジ側のデバイスに人工知能の学習モデルを実装してデータ処理や推論の高速化とコスト削減などを実現する「エッジAI」への注目が高まっています。今後ますます重要性が高まることが予想されるエッジAIを手を動かしながら実践的に学んでいきましょう。


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、このコースの目的です。とにかく実際に触れて使ってみることで、これまで難解でとっつきにくいと感じていた人工知能が身近になり、「何かできそう」と感じていただけたら大変嬉しいです。


このコースでは、最もシンプルな怠惰学習(1枚~数枚の写真を使った学習)を通して学習の概念をおさえます。近日公開予定のコース「Raspberry Piで物体検出/『Google Colabで学習』編(仮題)」では、深層学習型人工知能の学習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. 顔識別ハンズオン環境構築

    Raspberry Piに顔識別に必要な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. 3つの方法で顔検出

    サンプルプログラムで3つの主な顔検出方法(深層学習型、HOG特徴、HAAR-Like特徴)をためし、それぞれの概要をおさえ、長所、短所を確認します。


  5. 個人顔識別

    カメラの画像からリアルタイムに個人を特定するしくみを、サンプルプログラムを動かしながら段階を踏んでおさえます。

    また、1枚の写真を使った最もシンプルな怠惰学習にふれることで学習の概念をおさえます。


  6. スマホやPCへ送信

    MQTTとよばれるIoTで広く使われているしくみを使って、インターネットを介してスマホやPCに検知結果を送信します。
    また、エッジAIやAIをセンサーとして使うとはどういうことなのかをおさえます。


  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。


Who this course is for:
  • Raspberry Piでリアルタイムな顔認識をためしてみたい方
  • 顔認識のしくみを知りたい方
  • 深層学習型人工知能と他の機械学習を組み合わせたソリューションに触れてみたい方
  • エッジAIを体感してみたい方
  • 人工知能の概要やしくみなどの大枠をおさえたい方
Course content
Expand all 42 lectures 03:25:00
+ はじめに
2 lectures 05:52

このコースの目的や学習内容を解説します。

Preview 03:09

ハンズオンで使うモノについて解説します。

Preview 02:43
+ Raspberry Piのセットアップ
9 lectures 37:57

Raspberry Pi用のSDカードを作るために使うアプリであるRaspberry Piイメージャをダウンロードします。

Preview 01:50

Raspberry PiのオペレーティングシステムであるRaspbianが書き込まれたSDカードを作成します(Mac編)。

Preview 05:11

Raspberry PiのオペレーティングシステムであるRaspbianが書き込まれたSDカードを作成します(Windows編)。

Preview 04:29

無線LANを介してパソコンからRaspberry Piにアクセスできるようにするための設定をします(Mac編)。

Raspbian SDカード追加設定 -Mac編ー
04:16

無線LANを介してパソコンからRaspberry Piにアクセスできるようにするための設定をします(Windows編)。

Raspbian SDカード追加設定 -Windows編ー
04:31

Raspberry Piとの接続に使用するVNC Viewerをパソコンにインストールします(Mac編)。

VNC Viewer インストール ーMac編ー
01:10

Raspberry Piとの接続に使用するVNC Viewerをパソコンにインストールします(Windows編)。

VNC Viewer インストール ーWindows編ー
00:54

パソコンからRaspberry PiにSSHで接続し、VNC Viewerを使って接続するための設定などをします。

Raspberry Pi初期設定 パート1
04:44

VNC ViewerでRaspberry Piに接続し、初期設定の続きをします。

Raspberry Pi初期設定 パート2
10:52
+ 顔識別ハンズオン環境構築
3 lectures 25:41

リソースにあるサンプルプログラムをRaspberry Piにアップロードして、Raspberry Piでサンプルプログラムを使えるようにします。

Raspberry Piにサンプルプログラムをアップロード
02:42

人工知能を動かしたり画像処理をしたりするOpenCVをRaspberry Piにインストールします。

Raspberry PiにOpenCVをインストール
18:08

顔認識ライブラリなどをインストールします。

顔認識ライブラリなどのインストール
04:51
+ 3つの方法で顔検出
11 lectures 01:01:15

顔認識の全体の流れを概観します。

Preview 02:41

深層学習型人工知能を用いた顔検出の概要を解説します。

深層学習型人工知能ー顔検出概要ー
10:29

Pythonで書かれたサンプルプログラムを動かして、深層学習型人工知能による顔検出をためしてみます。

深層学習型人工知能で顔検出
07:18

サンプルプログラムの中身を概観します。

深層学習型人工知能ーサンプルプログラム概観ー
09:43

HOG特徴を用いた顔検出の概要を解説します。

HOG特徴による顔検出の概要
07:58

サンプルプログラムを動かして、HOG特徴による顔検出をためしてみます。

HOG特徴で顔検出
04:32

人工知能をや機械学習の使い方、使われ方の理解を深めることを目的に、サンプルプログラムのポイントを解説します。

HOG特徴顔検出ーサンプルプログラム概観ー
04:15

HAAR Like特徴を用いた顔検出の概要を解説します。

HAAR Like特徴ー顔検出概観ー
03:30

HAAR Like特徴とCASCADE分類器を用いた顔検出をためしてみます。

HAAR CASCADEで顔検出
02:58

HAAR CASCADE顔検出のサンプルプログラムのポイントを解説します。

HAAR CASCADE顔検出ーサンプルプログラム概観ー
06:36

3つの顔検出方法についてまとめます。

3つの方法で顔検出ーまとめー
01:15
+ 個人顔識別
13 lectures 51:38

顔認識の概要を解説します。

Preview 01:08

最もシンプルな個人顔学習の概要を解説します。

1枚の画像でOK~シンプルな個人顔学習の概要
08:11

サンプルプログラムを動かして、自身の顔を学習させてみます。

自身の顔を学習させよう
05:59

サンプルプログラムの中身を概観します。

自身の顔学習ーサンプルプログラム概観ー
02:48

学習結果を使った推論である、顔認識の概要について解説します。

Raspberry Pi リアルタイム顔認識の概要
02:19

サンプルプログラムを動かして、リアルタイムな顔認識に挑戦します。

Raspberry Piでリアルタイム顔認識に挑戦
02:53

リアルタイム顔認識のサンプルプログラムの中身を概観します。

リアルタイム顔認識ーサンプルプログラム概観ー
04:52

複数顔の学習概要について解説します。

複数顔の学習概要
02:02

サンプルプログラムを動かして、複数顔の学習に挑戦してみます。

複数顔の学習に挑戦してみよう
06:03

複数顔学習のサンプルプログラムの中身を概観します。

複数顔学習ーサンプルプログラム概観ー
05:09

k近傍法k=1による複数顔推論の概要を解説します。

k近傍法k=1による複数顔推論の概要
03:07

サンプルプログラムを動かして、複数顔の推論に挑戦します。

複数顔の推論に挑戦しよう
02:31

複数顔推論のサンプルプログラムを概観します。

複数顔推論ーサンプルプログラム概観ー
04:36
+ スマホやPCへ送信
3 lectures 19:46

エッジAIとMQTTの概要を解説します。

エッジAIとMQTT概要
06:30

MQTTとよばれるIoTで広く使われているしくみを使って、インターネットを介してスマホやPCに検知結果を送信してみます。

顔認識×IoTでエッジAIをやってみよう
07:22

MQTTで顔認識結果を送信するサンプルプログラムの中身を概観します。

顔認識エッジAI-サンプルプログラム概観ー
05:54
+ コースのまとめ
1 lecture 02:51

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。

コースのまとめ
02:51