Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門 udemy course

2018年8月、Google BrainチームはTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応しました。ラズベリーパイでディープラーニング・IoTにチャレンジしましょう！

【最新更新情報】

2019/9/9 「Raspbian 2019-07 におけるJupyter Notebookインストール時の注意」をセクション4に追加しました。最新のRaspbianではJupyter Notebookを通常インストールすると起動しないパッケージングの不具合がありました。

2018年8月、Google BrainチームはTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応しました。

Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は、イギリスのRaspberry Pi財団が設計・開発している名刺サイズのマイクロコンピューターで、今日まで世界で1000万台以上も出荷されています。

Raspberry PiはLinux系のUbuntuやRaspbian, DebianやWindows 10 IoT Coreなどに対応し、センサーやカメラから取得したデータとソフトウェアを連携して、AIやIoTのアプリケーションのプロトタイピングで威力を発揮します。

ラズベリーパイでディープラーニング・IoTにチャレンジしましょう！

この講座では、以下のような内容を学べます。

1. Raspberry PiへのRaspbian （Linux）インストール

   1. インストールイメージの書き込み

   2. インストーラの実行

   3. VNCによるリモートデスクトップ環境の構築

      
      

2. Raspbianへののpip3コマンドやTensorFlow最新版のインストール

   1. pip3コマンドのインストール

   2. Atlas（高速数値計算ライブラリ）のインストール

   3. TensorFlow最新版のpipコマンドによるインストール

      
      

3. Jupyter Notebookによる機械学習や深層学習プログラミング

   1. 畳み込みニューラルネットワークによる画像分類（Fashion MNIST）

      
      

   
   

4. 代表的なディープラーニングアルゴリズムの概要を学ぼう（順次追加予定）