Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門
What you'll 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。
Course content
第1日目：はじめに11 lectures • 31min
- はじめにPreview00:47
- 必要な部品とOSインストーラのダウンロードPreview02:44
- SDカードをフォーマットしてNOOBSを書き込もうPreview05:50
- SDカードにNOOBSをコピーしようPreview01:51
- VNCインストールを有効にしよう02:24
- 電源を投入しよう01:29
- VNCでNOOBSにアクセスしようPreview04:48
- Raspbianにリモートログインしてみよう03:10
- raspi-configで起動時にVNCサーバーを起動しよう05:55
- 練習課題： Raspbianのデスクトップの確認00:08
- Raspbianを最新にアップデートしようPreview01:25
第1日目：Raspbianを使ってみよう3 lectures • 11min
第2日目：RaspbianにTensorFlowをインストールしよう！3 lectures • 14min
ファッション画像の分類に挑戦8 lectures • 35min
Requirements
- Raspberry Pi 3 Model B+ と周辺機器（マウス・キーボード・ディスプレイ）
- 32GB以上の容量のマイクロSDカード
- マイクロSDカードへの書き込みが可能なPC（WindowsまたはMac）
- Raspbian（Linux）やTensorFlowをダウンロード・インストールするためのインターネット接続
Description
【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。
Raspberry PiへのRaspbian （Linux）インストール
インストールイメージの書き込み
インストーラの実行
VNCによるリモートデスクトップ環境の構築
Raspbianへののpip3コマンドやTensorFlow最新版のインストール
pip3コマンドのインストール
Atlas（高速数値計算ライブラリ）のインストール
TensorFlow最新版のpipコマンドによるインストール
Jupyter Notebookによる機械学習や深層学習プログラミング
畳み込みニューラルネットワークによる画像分類（Fashion MNIST）
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）
Who this course is for:
- 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
Instructor
![井上 博樹 (Hiroki Inoue)](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.1 Instructor Rating
- 19,198 Reviews
- 78,305 Students
- 34 Courses
東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOMを経て、ワシントンD.C.の教育系スタートアップ（Blackboard)にて多言語化などを担当。NASDAQ IPOを経験した後、起業。
Udemyでのべ約122,000名にAI開発・プログラミング講座を34コース提供中。
現在は、研究開発へのAI導入支援を提供し、ディープラーニングによる電力消費量予測、医療分野におけるディープラーニングによる画像分析などの研究開発の支援実績有。
また、Udemyでの教育経験を活かし、教育機関や企業などの教育研究支援、オンライン教育プラットフォーム（LMS/Moodle/Canvas/Blackboard）導入、反転授業・ブレンデッドラーニング・パーソナライズドラーニング（個別学習）の導入支援、映像授業制作、教育アプリ開発なども提供。
著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト（1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド（2016年12月刊)」
中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。
TOEIC955点、リスニング満点.
Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。