実習・AIディープ・ラーニングの基礎と組み込み技術[トランジスタ技術3月号 特集連動企画][AIスピーカ・キット付き]
実習・AIディープ・ラーニングの基礎と組み込み技術[トランジスタ技術3月号 特集連動企画][AIスピーカ・キット付き]
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【開催日】2018年4月28日(土) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES18-0014 【受講料】30,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
【セミナNo.】ES18-0014 【受講料】30,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
最近ではスマート・スピーカなどAI技術を利用した製品が市販されるようになってきた．ディープ・ラーニングを使った高度な音声認識を駆使したスマート・スピーカは，一見Googleなどの大企業でないと作れないと思われるかもしれないが，そうではない．ラズパイやクラウド・サービス，オープン・ソース・ソフトウェアを駆使することで，今や誰でも作って試してみることができるのだ．
本セミナでは，ディープ・ラーニングの技術について基本的な解説を行うと共に，トラ技３月号の「AIセンサ・フュージョン基板」を題材に，ラズパイ3とGoogle Assistant APIを使ってスマート・スピーカの製作を行う．さらに一歩進んで，クラウドAPIに頼らず，TensorFlowを使って自前で音声認識を実装し，オリジナルのスマート・スピーカを作る方法を解説＆実演する．
本セミナでは，ディープ・ラーニングの技術について基本的な解説を行うと共に，トラ技３月号の「AIセンサ・フュージョン基板」を題材に，ラズパイ3とGoogle Assistant APIを使ってスマート・スピーカの製作を行う．さらに一歩進んで，クラウドAPIに頼らず，TensorFlowを使って自前で音声認識を実装し，オリジナルのスマート・スピーカを作る方法を解説＆実演する．
1. ディープ・ラーニングとは【講義】
1.1 ディープ・ラーニングの基礎知識
1.2 ディープ・ラーニングで出来ること
1.3 スマート・スピーカを構成する技術について
2. AIセンサ・フュージョンを使ってみる【実習】
2.1 機能の解説
2.2 部品の実装
2.3 マイク，スピーカの使い方
2.4 赤外線リモコンの使い方
3. Google Assistant APIを使ったスマート・スピーカ製作【実習】
3.1 Google Cloud Platformの使い方
3.2 Google Assistant APIの使い方
3.3 ラズパイ3でスマート・スピーカを動かす
4. ディープ・ラーニングを使った音声認識【講義】
4.1 音声の特徴量とは
4.2 畳込みニューラル・ネットワーク(CNN)
4.3 TensorFowの使い方
4.4 開発の進め方
5. CNNでオリジナル・スマート・スピーカを作る【実習】
5.1 学習データの録音
5.2 データ拡張
5.3 CNNで学習
5.4 学習済みモデルを使って音声認識してみる
5.5 自分の声で家電を制御
●対象聴講者
・トラ技特集を見てスマート・スピーカを試してみたいと思った方
・ディープ・ラーニングを実際に試してみたい方
・音声を使って家電制御をしてみたい方
●講演の目標
・ラズパイを使ってスマート・スピーカを実装する
・ディープ・ラーニングを使った基本的な開発手法を習得する
「トラ技AIセンサ・フュージョン基板」 基板完成KIT
●本セミナ関連URL
・『トランジスタ技術3月号の解説ページ』，CQ出版社，2018年2月．
1.1 ディープ・ラーニングの基礎知識
1.2 ディープ・ラーニングで出来ること
1.3 スマート・スピーカを構成する技術について
2. AIセンサ・フュージョンを使ってみる【実習】
2.1 機能の解説
2.2 部品の実装
2.3 マイク，スピーカの使い方
2.4 赤外線リモコンの使い方
3. Google Assistant APIを使ったスマート・スピーカ製作【実習】
3.1 Google Cloud Platformの使い方
3.2 Google Assistant APIの使い方
3.3 ラズパイ3でスマート・スピーカを動かす
4. ディープ・ラーニングを使った音声認識【講義】
4.1 音声の特徴量とは
4.2 畳込みニューラル・ネットワーク(CNN)
4.3 TensorFowの使い方
4.4 開発の進め方
5. CNNでオリジナル・スマート・スピーカを作る【実習】
5.1 学習データの録音
5.2 データ拡張
5.3 CNNで学習
5.4 学習済みモデルを使って音声認識してみる
5.5 自分の声で家電を制御
●対象聴講者
・トラ技特集を見てスマート・スピーカを試してみたいと思った方
・ディープ・ラーニングを実際に試してみたい方
・音声を使って家電制御をしてみたい方
●講演の目標
・ラズパイを使ってスマート・スピーカを実装する
・ディープ・ラーニングを使った基本的な開発手法を習得する
「トラ技AIセンサ・フュージョン基板」 基板完成KIT
●本セミナ関連URL
・『トランジスタ技術3月号の解説ページ』，CQ出版社，2018年2月．
【受講者が持参するもの】
ラズベリーパイ3(OS:Raspbian)（ディスプレイ，キーボード，マウスは会場で準備します）
Googleアカウント（Google Assistant APIを使うために必要ですので事前に取得しておいて下さい）
ラズベリーパイ3(OS:Raspbian)（ディスプレイ，キーボード，マウスは会場で準備します）
Googleアカウント（Google Assistant APIを使うために必要ですので事前に取得しておいて下さい）
【講師】
小池 誠 氏〔アグリカルチャ・エンジニア 〕
元組み込みエンジニアで現在は農家を営んでおり、Pythonと機械学習を活用してキュウリ選別機などAIｘ農業での開発を行なっている。また、Pythonでの開発経験を活かし、国内最大級のPythonカンファレンスであるPyCon JPやPyCon mini Shizuokaにてスピーカーを務める。
小池 誠 氏〔アグリカルチャ・エンジニア 〕
元組み込みエンジニアで現在は農家を営んでおり、Pythonと機械学習を活用してキュウリ選別機などAIｘ農業での開発を行なっている。また、Pythonでの開発経験を活かし、国内最大級のPythonカンファレンスであるPyCon JPやPyCon mini Shizuokaにてスピーカーを務める。
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