新世代エッジエンジニア
育成
新世代エッジエンジニア育成
このコースでは、ディープラーニング、エッジAI、ROS、Dockerといった最新技術を実際に使用し、ロボットアームを用いたミニプロジェクトを作成していきます。個別の技術を理論的に学ぶだけではもの足りないという方向けのコースです。
| カテゴリ | サブカテゴリ | コンテンツ | リリース |
|---|---|---|---|
| はじめに | コースの概要 | 公開中 | |
| ディープラーニング編 | ― | ディープラーニング編の概要 | |
| ディープラーニング基礎 | |||
| 演習環境の構築 | |||
| 手書き文字認識 | 単純なCNNによる画像分類 | ||
| CNNモデルで精度を向上させる | |||
| 既存モデルの利用 | |||
| 手書き単語認識 | オブジェクト検出による単語認識 | ||
| TensorFlow Object Detection API による学習 | |||
| ブロック識別 | セマンティック・セグメンテーションによるブロックの識別 | ||
| DeepLab V3+ による学習 | |||
| 角度の推論 | |||
| ブロックの座標の計算 | |||
| エッジAI編 | ― | エッジAI編の概要 | |
| エッジAI編の概要AIの基礎知識 | |||
| Jetsonでの推論 | Jetsonの環境構築 | ||
| Jetson Nanoでの推論(１) | 準備中 | ||
| Jetson Nanoでの推論(２) | |||
| ミニプロジェクトのモデルの推論 | |||
| 知識の蒸留 | |||
| ツール紹介 | 最適化ツールと実行環境 | ||
| デプロイ | エッジAIのデプロイ方法 | ||
| ROS 編 |
