Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門
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Try Udemy for Business- 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。
- 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
【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）
- 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