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SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI

「SPRESENSE」は、ソニーが独自開発したIoT向けセンシングプロセッサーを搭載した開発ボードです。省電力で高い計算能力と豊富なセンシング機能を備えていることが特徴です。本書はSPRESENSEの基本的な使い方とソニー独自のAIツール「Neural Network Console」を使用したIoT向けの組み込みAIを解説します。本書で取り上げるのは、リアルタイムでの画像認識、マイクとオートエンコーダを使った異常検知、物体抽出、音声コマンドの認識、加速度・ジャイロセンサーを使ったモーション認識など。Arduino IDEとGUIベースのNeural Network Consoleを組み合わせることで、AIの初学者でも容易に組み込みAIを実現できるでしょう。

はじめに

1章　Spresenseとは？

Spresenseについて
Spresenseの技術情報
Spresenseのハードウェアについて
Spresenseがサポートしている開発環境
Arduino IDEの開発環境を設定する
Arduino IDE のインストール
Spresense用ドライバーのインストール
Spresense Arduino Board Packageのインストール
Spresenseブートローダのインストール
SpresenseでLEDを動かしてみる
Arduino のスケッチを記述する
本書で使用するプログラム、データの取得方法
ダウンロードの方法
ダウンロードファイルの構成

2章　Spresenseの周辺機器を動かす

Spresenseでディスプレイを使う
ILI9341液晶ディスプレイとSpresenseの接続
ディスプレイライブラリをインストールする
ディスプレイ動作確認
Spresenseでカメラを使う
Spresenseメインボードとカメラの接続
カメラの動作を確認する
Spresenseでマイクを使う
Spresenseとマイクを接続する
DSPファイルをインストールする
録音機能を試してみる

3章　Spresenseの演算機能を使いこなす

FFTとマルチコアプログラミングの基本
FFTの基礎
マイク入力信号をFFTで周波数データに変換する
マルチコアプログラミングの方法

4章　Neural Network Consoleとは？

Neural Network Consoleについて
Neural Network Consoleの利用環境
Neural Network Consoleの情報について
Windowsアプリ版をインストールする
クラウド版を設定する
Neural Network Consoleを使ってみる
データセットの準備と登録
ニューラルネットワークの編集
ニューラルネットワークの学習と評価
学習済モデルの出力

5章　ニューラルネットワークを組み込み向けに最適化する

ニューラルネットワークの構造と最適化
基本的なニューラルネットワークの構成要素
全結合要素の構造
畳み込み要素の構造
出力層と損失関数の構成
ニューラルネットワークを最適化する
学習データの不足を解消する

6章　SpresenseでAIを動かす

学習済モデルのSpresenseへの転送とプログラミング
ファイルシステムライブラリの使い方
DNNRTライブラリでAIを動作させる
識動作を確認する

7章　カメラでリアルタイム画像認識を行う

Spresenseのカメラを使ったリアルタイム画像認識
Spresenseのカメラシステムを用意する
学習済モデルを準備する
Spresenseカメラで認識用入力画像を生成する
リアルタイムで画像認識をする
学習データの収集
CamCBの実装を変更する
シャッターボタンを追加する
画像データをデータセットに整える

8章　マイクとオートエンコーダで異常検知をする

マイク入力とオートエンコーダを使った異常判定
Spresenseの異常検知のモデルを準備する
オートエンコーダによるパイプ異常検出
オートエンコーダの学習済モデルを生成する
オートエンコーダをSpresenseに組み込む
学習用データを収集する

9章　セマンティックセグメンテーションで物体抽出を行う

バイナリセマンティックセグメンテーションの実装
Spresenseの検証環境を準備する
セマンティックセグメンテーションの概要
セマンティックセグメンテーションの学習済モデルを生成する
バイナリセマンティックセグメンテーションをSpresenseに組み込む
学習データを生成する
データセットを生成する

10章　スペクトログラムを使って音声コマンドを実現する

スペクトログラムを使って音声コマンドを認識する
Spresenseの検証環境を準備する
Spresenseでスペクトログラムを表示する
スペクトログラムの認識領域を抽出する
スペクトログラムの学習済モデルを生成する
音声コマンドの動作を確認する
学習データの収集

11章　加速度・ジャイロセンサーを使ったモーション認識

加速度・ジャイロセンサーでジェスチャーを認識させる
システムの構成
加速度・ジャイロセンサーで角度を測定する
ジェスチャー認識開始のトリガーを設定する
学習済モデルを生成する
ジェスチャー認識を試してみる
学習データの収集

おわりに
索引

太田義則　著
2022年02月28日発売
272ページ
ISBN978-4-87311-967-0

資料

出版社の商品紹介ページ

2022年3月10日更新


Name	SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI
Code	OREILLY-BOOK-012
SKU#	7950
Shipping	650
税込単価	3,520 JPY
数量
在庫	8 （即日出荷可能）
次回入荷？
短縮URL	ssci.to/7950
公開日	2022年2月28日