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SKU 7950

SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI

送料区分: 650

商品コード: OREILLY-BOOK-012

発売日: 2022年2月28日

¥3,520
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「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。

目次

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