AIツールをRaspberry Piで動かす入門書

ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方

インプレスグループで電子出版事業を手がけるインプレスR&Dは、技術書典や技術書同人誌博覧会をはじめとした各種即売会や、勉強会・LT会などで頒布された技術同人誌を底本とした商業書籍を刊行し、技術同人誌の普及と発展に貢献することを目指し、最新の知見を発信する「技術の泉シリーズ」2020年3月の新刊として、高橋秀一郎氏著書による、AWS、GCPでSpinnaker環境を構築してKubernetes、Google App Engineをデプロイフローを構築する方法や、Spinnakerの機能の一つである、カナリーデプロイについて解説した入門書「ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方」を発売した。

高橋秀一郎Profile●1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後はSIerの会社に就職し、その後約15年間IT系の仕事に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、社内のトレーニングや技術検証を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術を持ち、現在は、日夜現実世界の情報を電子データ化する技術を磨いている。Google Cloud Platform認定 Professional Cloud Architect

「ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方」発行主旨・内容紹介

Spinnaker（スピネーカー）はOSSの継続的デリバリーツールで、AWS、GCPなどのマルチクラウド、Kubernetes、VM、PaaSといったマルチプロバイダに対応している。「ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方」はAWS、GCPでSpinnaker環境を構築してKubernetes、Google App Engineをデプロイフローを構築する方法や、Spinnakerの機能の一つである、カナリーデプロイについて解説した入門書。「ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方」は、次世代出版メソッド「NextPublishing」を使用し、出版されている。

▼Edge TPUとラズパイの設定から丁寧に解説

▼無料で使えるGoogle Colaboratoryを使って解説

▼AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行を説明

「ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方」目次

第1章　ラズパイのセットアップ
1.1　OSの書き込み～PCからの接続
1.2　ネットワークへの接続と各種アップデート
1.3　この章のまとめ
第2章　Edge TPUのセットアップ
2.1　Edge TPUの接続
2.2　ライブラリーのインストール
2.3　サンプルの実行
2.4　この章のまとめ
第3章　mnistの学習と推論
3.1　Google Colaboratory
3.2　mnistの学習とモデルの変換
3.3　ラズパイでの実行
3.4　この章のまとめ
第4章　リアルタイム物体検出
4.1　ラズパイへカメラの接続
4.2　VNC接続設定
4.3　物体検出の実行
4.4　この章のまとめ
第5章　AutoML Visionでの学習とモデルの実行
5.1　GCPの設定
5.2　学習データの用意
5.3　学習の実施
5.4　ラズパイでの実行
5.5　この章のまとめ
第6章　AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行
6.1　学習データの用意
6.2　学習の実施
6.3　ラズパイでの実行
6.4　この章のまとめ
付録A　動画を画像に変換する

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