テクノロジーの大波は「オモチャ」のようなものからやってくる
いまジリジリと人気の高まってきているのが、市販のラジコンカーにRaspberry Piなどのマイコンをのせて人工知能で走らせる「AIカー」だ。キットを買ってくれば、AIに詳しくない人でも走らせることはできる。そのくせ、AIがどいうものかを知るにはもってこいの奥深さがある。 その代名詞的な存在が、「Donkey Car」というオープンソースのキットだが、昨年11月にはアマゾンが「 DeepRacer」というよく似たラジコンカーを発表（6月のAWS Summit Tokyo 2019では会場でリーグも開かれた）。先日は、NVIDIAが注目のシングルボードコンピュータJetson nanoを搭載した「JetRacer」を発表した（このJetson nanoは以前このコラムでも触れたがNintendo Switchの中身そのものといえるものである）。 これらは、いずれも市販のラジコンカーにマイコン
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
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TensorFlow on Raspberry Pi3 - Qiita
