【 (株)アクセル×Interface共同特別企画 】実習・ラズパイで作るエッジAIカメラ装置

【 (株)アクセル×Interface共同特別企画 】実習・ラズパイで作るエッジAIカメラ装置
―― 農業現場の課題をAIで解決!推論エンジンailia SDKを活用

  

※※※ このセミナの最新の開催について ※※※

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新しいセミナは こちら(ES25-0086) をご覧ください
【開催日】2025年7月17日(木) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES25-0040  【受講料】6,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社2Fセミナ・ルーム [地図]
セミナ会場

 近年,農業や製造分野では人手不足や作業効率の向上が求められており,これらの課題を解決するためにAI技術の活用が注目されています.本セミナでは,ラズベリー・パイと市販のカメラモジュールを用いて,現場でリアルタイムにAI推論を行うエッジAIカメラ装置の作り方を実践的に解説します.
 農業現場での活用事例をもとに,画像認識(物体検出・異常検知)のための学習用データの作成方法,AIモデルの構築,推論エンジン「ailia」を使ったデバイスへの実装など,エッジAIカメラ装置を作るための一連の工程を学びます.初心者の方でも参加しやすいよう,基礎から実践までを丁寧に解説します.
 本セミナを通して,AI活用の可能性を実感していただき,皆さんの製品開発に役立てていただければ幸いです.

●個人情報の取り扱いに関して
 セミナへのお申し込み内容は,株式会社アクセル(本イベントの共同開催者)にも共有します.同社の製品/サービスのマーケティング情報として利用されます.
【参考】株式会社アクセルのプライバシーポリシーについて
-- https://www.axell.co.jp/privacy/

●本セミナで学べること
・ラズベリー・パイを用いたエッジAIの基礎
・物体検出/異常検知モデルの構築方法
・ailia SDKを活用したAIアプリの開発方法

●タイムスケジュール
10:00~11:00 画像認識AI活用のススメ&事例紹介
11:00~11:30 物体検出(YOLO)のアルゴリズム解説
11:30~12:00 異常検知(PatchCore)のアルゴリズム解説
12:00~12:30 エッジAI基礎知識

13:30~14:00 ラズベリー・パイとカメラのセットアップ
14:00~14:40 学習用データの作り方
14:40~16:00 AIモデルの学習
16:00~16:30 ailia SDKを使った推論
16:30~17:00 アクセル・エンジニアによる解説

製作した害虫モニタリング装置(外側の構造)
製作した害虫モニタリング装置(外側の構造)

製作した害虫モニタリング装置(内側の構造)
製作した害虫モニタリング装置(内側の構造)

テストデータに対する異常推定結果の例
テストデータに対する異常推定結果の例

※図をクリックすると拡大表示できます.




【受講者が持参するもの】
・受講者はGoogleアカウントを事前に用意(Colabを使うため)
※OS,実習ファイルを書き込んだmicroSDカード,マウス,キーボード,ディスプレイは事務局で用意します.
※なお,Raspberry Pi4 4G も事務局で用意し,参加者全員へ貸し出しすることにいたします.

【講師】
小池 誠 氏〔キュウリ農家,博士(情報学) 〕
 大学卒業後,自動車部品メーカーにてソフトウェア・エンジニアとして勤務.退職後,2015年から農業に従事.現在は農業を行う傍ら,大学においてスマート農業に関する研究に取り組んでいる.


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コース

 1日コース

カテゴリ

 回路・電子部品
 組み込みシステム

シリーズ

 

特徴

 ビギナ
 実習

キーワード

 IoT
 インターフェース
 オープン・ソース
 クラウド
 コンピュータ
 ソフトウェア
 ディジタル家電
 開発手法
 技術教育
 電子工作

セミナ事務局からのお知らせ


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