FPGAにニューラルネットワークを実装するプロセスを学ぶ本連載。第1回では、連載の狙いや、文字認識AIモデルの概要、どのようにFPGA上で文字認識を行うかなど全体の流れを紹介する。 はじめに 本連載は、PCで学習した文字認識のAI(人工知能)モデルのニューラルネットワークを、低価格で入手できるFPGA開発ボードに実装して推論実行することを目指します。第1回記事である本稿では、筆者が何をしようとしているのか、またどこを目指しているのかを共有するために全体的な流れを紹介したいと思います。 使用するのは低価格のFPGA開発ボード「Tang Nano 9K」 今回は、8×8のLEDドットマトリックス上の5×5ドットの枠内に表示された文字を認識するニューラルネットワークを用います。学習はPCで行い、推論(実行)はFPGAで行います。 FPGA開発ボードはSipeedが製造/発売している「Tang N
![低価格FPGAを用いた文字認識AI推論の全体像](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d489df96002abf86aaf0e3c567712302ec12581/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fmn%2Farticles%2F2401%2F11%2Fcover_news020.jpg)