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教えないラズパイ講座_S2
Rating: 4.2 out of 5(21 ratings)
272 students

教えないラズパイ講座_S2

S2
Last updated 1/2024
Japanese
Japanese [Auto],

What you'll learn

  • エッジデバイスのセットアップをします
  • 機械学習実装における基本的なプログラミングを行います
  • ラズベリーパイとカメラで被写体を分類します
  • 機械学習実装における実践的なトラブルシュートを行います

Course content

1 section5 lectures1h 15m total length
  • データセットの作成5:27
  • NNCの主な使い方とチューニング方法12:07
  • 各層の役割23:24
  • ディープラーニングでは何を行っているのか14:51
  • Optimizerと活性化関数19:52

Requirements

  • 一般的なPCの使用経験
  • ラズベリーパイ本体と電源、必要な周辺機器(microSDカード、ディスプレイとケーブル、キーボード、マウス)
  • microSDカードと接続が可能なPC(microSDカードへRaspberry Pi OSを書き込むために必要)
  • モデル作成に用いる計算資源(GPUを搭載したPC、GPUクラウドなど)

Description

トヨタ自動車株式会社 D-ROOMで実施している「教えないラズパイ講座」の収録動画です。

S2ではSony様のNeural Network Consoleを利用して、実際にディープラーニングを用いた画像分類を行います。


「教えないラズパイ講座」は、トヨタ自動車株式会社で実際に行っている講座です。機械学習やPythonを少し習った~機械学習は少しできるというレベルの方を対象としていますが、実際には機械学習やプログラミングを全く習ったことがないメンバーも受講しています。

いざ自分の業務で機械学習を使おうと思っても、何をやっていいかわからない(特に設備等に実装を伴うテーマ)、仕事のフローがわからない、といったことが散見されます。そこで、簡単なタスクを通して机上検討~実装までのフローを経験して頂き、今後の業務につなげられる力を養成します。


※本コースは2019~2022年頃に収録したものであり、一部内容が古い場合もあります。

Who this course is for:

  • エッジデバイスへの機械学習実装に興味を持った学習者