ゼロから学ぶディープラーニング推論
本サイトの活用方法 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれます。まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことが、ディープラーニングを使いこなすことへの近道となります。「OpenVINO™ ツールキット」は、非常にシンプルなコード記述が可能で、豊富なサンプルを持っている無償ツールです。さらに「Neural Compute Stick」と「RaspberryPi」を使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「ディープラーニングとは何か」「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」
クラゲのIoTテクノロジー
各項目については、この後詳しく説明しますが、まずはズバッと斬ります。 研究者を目指すのであれば数学や専門知識がきっちりと必要ですが、技術を使いこなすエンジニアであれば、理論を理解することよりも実践的な内容から始めた方が近道です。また幅広く何でも学ぶのではなく、まずは１つに集中した方がよいです。 ということで、本シリーズでは理解し易く応用に繋がるディープラーニング「推論」を学び、「画像認識」に集中します。 実行環境は「Neural Compute Stick」と「RaspberryPi」を使い、カメラでリアルタイムに画像認識を行う小さくて安価な人工知能を作り出します！ 本シリーズでは全15回程度の記事を通して、Neural Compute Stickを使ったディープラーニング推論について、徹底的に詳しく解説します。 また、RaspberryPiやPythonについても初心者向けに徹底解説しま
ゼロから学ぶディープラーニング推論
本サイトの活用方法 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ディープラーニングは、主に「学習」と「推論」に分かれます。まずは理解し易く応用に繋がる「推論」を学ぶことで、ディープラーニング使いこなすことへの近道となります。さらに、Neural Compute StickとRaspberryPiを使うことにより、小さくて安価な人工知能を作り出すことが可能です。本サイトでは、初心者の方から理解できるように、「そもそも何が必要でどこで買えば良いのか」から始まり、「インストール方法」、「各種ツールの使い方」、「プログラミング基礎」、「サンプルソースコード解説」などを徹底的に丁寧に行います。お手元にNeur
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