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人工知能を作る (ボード・コンピュータ・シリーズ) 単行本 – 2018/10/1


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商品の説明

内容紹介

本書では,ラズベリー・パイ(Raspberry Pi)やArduino,Jetsonなどのコンピュータ・
ボードを使った人工知能(AI)の作り方を紹介しています.ソフトウェアだけで実現
するのとはひと味違う,身近なAIの実験を行っています.


☆第1部 ディープ・ラーニングでラズパイ人工知能を作る
●イントロダクション グーグルが大サービス!手のひら人工知能が自宅で作れる時代
◎ビギナから使える世界トップのAIライブラリON!
  第1章 ラズパイからOK!Google人工知能で広がる世界
◎オープンソースで初心者も独学OK!
  Appendix1 Googleの人工知能ライブラリTensorFlowを勧める理由
◎試せるぼくらの小規模スマート農業!?
  第2章 ラズパイ×Google人工知能…キュウリ自動選別コンピュータ
◎AIの定番言語Python から無料で使える
  Appendix2 Google人工知能ライブラリTensorFlowの正体
◎Googleを使った学習&判定プログラムをラズパイにONする手順
  第3章 人工知能キュウリ・コンピュータを動かしてみる
◎ターゲット「キュウリ」選別に適したデータ&アルゴリズムの検討
  第4章 ステップ1…設計方針を決める
◎話題の人工知能アルゴリズム「ディープ・ラーニング」初体験
  第5章 ステップ2…キュウリ・データの学習
◎最初はPCで試すと便利
  第6章 ステップ3…人工知能キュウリ判定
◎ほこりや土が舞う環境でも組み込んでしまえば安心
  第7章 ステップ4…キュウリ用人工知能をラズパイで動かす

☆第2部 軽くて高速なラズパイ人工知能を作る
◎ローカルな専用デバイスが最高!
  第1章 ラズベリー・パイ×人工知能で広がる世界
◎機械学習による高精度認識でレベルアップ!
  第2章 ラズパイ×人工知能…サカナ観察&飼育コンピュータ
◎オープンソース・ライブラリで機械学習アルゴリズム入門
  第3章 方式1:ディープ・ラーニング×ラズパイ
◎オープンソースLIBSVMライブラリでリアルタイム人工知能
  第4章 方式2:計算量が少なくて高性能なサポート・ベクタ・マシン
◎一番たいへんな学習データベースの作り方からラズパイ1・2・3 認識テストまで
  第5章 ターゲット魚「ナベカ」の学習と認識
◎高精度×高速な画像認識でリアルタイムえさやり
  第6章 ラズパイ人工知能による自動飼育への挑戦
◎人工知能だけに飼育を任せるのは一抹の不安がある
  Appendix1 リモート・マニュアルえさやり機能の追加
◎画像に人工知能…処理性能が高くて困ることなし
  Appendix2 ラズパイ性能をMax引き出す…高速表示ライブラリ&禁断クロックUP

☆第3部 人工知能を作るためのソフトウェア
  第1章 人工知能ソフト事典
◎定番も最新も対応
  第2章 Pythonで使える人工知能ライブラリ
◎ゴッホ・タッチAI画伯に挑戦
  第3章 ディープ・ラーニングが試せるクラウドAPI&統計ライブラリ
◎TensorFlowにCaffe,Chainerとプラス・アルファ
  第4章 3大人工知能ライブラリ
◎専門用語&英語が苦手な人のために
  Appendix1 TensorFlow公式ページの歩き方ガイド
◎人工知能をバンバン試すために
  Appendix2 定番「文字認識」の楽ちん体験アプリ
◎ネットから入手できる画像データセットで試す
  第5章 TensorFlowでちょっと本格的なAI顔認識
◎話題アルゴリズムの理屈を簡単にまとめてお
  Appendix3 「ディープ・ラーニング」アルゴリズムあんちょこ

☆第4部 ラズパイ×クラウドで人工知能を作る
◎無償や100円レベルで始められるクラウド大集合
  第1章 グーグル/アマゾン/マイクロソフト/IBMのクラウド&人工知能
◎手ぶらで俺的AIライフ・ロガーを作る
  第2章 ラズパイ×カメラでクラウドAI初体験
◎画像ディープ・ラーニングの学習はクラウドが良し
  第3章 顔写真から血液型を当てるラズパイ人工知能に挑戦
◎アマゾンAWSが用意している強力サービス
  Appendix1 あのNVIDIAがなんと数百円…クラウドGPUのススメ
◎クラウドNVIDIAと国産定番AIライブラリChainerを試す
  Appendix2 数百円のGPU人工知能スタートアップ
◎タダで使えるクラウドAPIを活用する
  第4章 クラウド型ラズパイAIで音解析
◎面接触センサからあいまいな「たたく/なでる/震える/押す」を読み取る
  Appendix3 ArduinoでAI生体センシングの研究

☆第5部 手のひらGPUボードで人工知能を作る
◎NVIDIAの組み込み向けデバイス
  第1章 処理性能1TFLOPSの名刺サイズGPUスパコンJetson TX
◎カメラで撮影した状態をテキストで教えてくれる
  第2章 携帯型GPUスパコンで作るAI画像認識の音声ガイド

*本書の各記事は,「Interface」に掲載された記事を再編集したものです.

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

小池/誠
元組み込みエンジニア。現在は農業に従事し、TensorFlowを活用したキュウリ選別機の製作など、ディープ・ラーニング技術の農業活用に取り組んでいる

鎌田/智也
1974年北海道空知郡上富良野町生まれ。岩手大学農学部応用生物学科卒業後、アルプス電気(株)に入社。盛岡工場にてサーマル・プリンタの開発に従事。2002年の工場閉鎖を機に同僚と共にアイエスエス(株)を設立し画像処理応用機器の開発に携わる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 208ページ
  • 出版社: CQ出版 (2018/10/1)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 9784789847056
  • ISBN-13: 978-4789847056
  • ASIN: 4789847055
  • 発売日: 2018/10/1
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