RaspberryPi 3 Model B+でIoT監視カメラをつくる（その７ カメラのAI化） | そう備忘録
追加インストール機械学習の為にGoogeのTensorFlow関連のモジュールを追加インストールした。 Edge TPUランタイムのインストール以下のコマンドでラズパイにEdge TPU（Tensor Processing Unit）ランタイム（スタンダード版）のインストールを行った。 尚、本来はCoral USB Acceleratorの様なEdge TPUユニットをラズパイに接続して機械学習を行うのが理想なのだろうが今のIoT監視カメラにCoral USB Acceleratorを追加すると外箱を作り直さないといけないのと、そこそこの値段がするので（１．５万円ぐらい）ラズパイ単体でTensor Flow Liteを動かすことにしている。 この為、最後の行のlibedgetpu1-stdのインストールは今回のプログラムをラズパイ単体で動かすだけであれば不要なのだが、今後Coral USB
AIとIoTのエンジニア不足が深刻化、国が育成に本腰
AI（人工知能）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）などの新技術を活用したデジタルビジネス創出に取り組む企業が増えている。一方で、それらを担うエンジニアの不足が深刻化している。情報処理推進機構（IPA）が2017年4月に公開した「IT人材白書2017」では、「IoTやビッグデータ、AIなどに携わる人材」を「確保できている」と答えたユーザー企業はわずか1.6％、IT企業やネットサービス企業でも2％台にとどまる。 そんな中、こうした技術の習得を国が後押しする制度が始動する。経済産業省と厚生労働省が連携し、両省が認定する講座の受講者に対して最大で受講費用の7割を補助する予定だ。金額の上限は年間で56万円に上る。新技術習得によるキャリアアップを目指すエンジニアにとっては、見逃せない制度になりそうだ。 主に30～40代技術者向けの実践的講座を認定 今回のスキル習得支援は、経産省による講座の認定
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