Raspberry Pi Picoに加速度センサーを接続してデータを収集し、TinyML向け人工知能作成サービスのEdge Impulseで人工知能モデルを作成します。また、出来上がった人工知能モデルをRaspberry Pi Picoに搭載されている指先程度の小さなマイコンに実装して推論させ、上下、左右、回転などのジェスチャーに対応するLEDのON/OFFをします（ジェスチャーでLEDをON/OFFするようすはこちら。
モノの状態や動きのセンシングやエッジAIへの活用に興味がある方向けの、オンラインハンズオンセミナーです。
小さなマイコンで人工知能を動かすことで、すべてのモノに人工知能が搭載され、モノとサイバー空間が融合する世界の一端に触れてみましょう！
＜TinyMLとは＞
Tiny ML(Tiny Machine Learning)は、組み込み機器など小型のハードウェア向け機械学習技術。超低消費電力のIoTデバイスでエッジAIを実現することができるため、今後ますます多くのIoTデバイスで活用されることが予測されます。現在、大きな注目を集めている技術の一つです。
こんな方におすすめします
- TinyMLで人工知能の学習や推論を体験してみたい方
- Raspberry Pi Picoに加速度センサで学習させた人工知能を実装してみたい方
- モノの状態や動きをセンシングしてAIで推論させ、エッジデバイスをスマート化してみたい方
受講条件
- ターミナルでのコマンド入力や開発環境の構築に抵抗のない方
- 今回はWindowsで解説しますので、Windows PCでハンズオンをする方限定となります
- 会社等で配布のパソコンではハンズオンができない場合があります。個人で所有の管理者権限のあるパソコンを使用してください。
受講内容
Session 0 ご自宅での事前準備
- 動画を見て、事前にRaspberry Pi PicoのC/C++プログラミング環境を構築してください（C言語の使用経験は問いません）。動画はこちら
- Edge Impulseのアカウントを作成しておいてください。
※動画のURLは追ってお知らせします。
Session 1 (5/15 10:00～12:30)
- データ収集環境構築
- 加速度センサーのデータ収集とラベリング
Session 2 (5/15 15:00～18:00)
- 人工知能モデルを作成
- 学習
- 学習済人工知能モデルの精度確認
- 学習済人工知能のRaspberry Pi Picoへの移植
- ジェスチャーでLED点灯実験
（Edge Impulse画面）
送付する物
- Raspberry Pi Pico x1 (はんだ付け済）
- 加速度センサー x1
- ブレッドボード x1
- LED x4
- ジャンパワイヤ（配線済）
- USBケーブル x1 (USB Type-A)
開講日時とお申込み
イベントの管理にdoorkeeperとconnpassを使用しています。「お申込み」のクリックでそれぞれのページが開きます。
2021年6月20日（日）10時00分～18時00分（受付終了）
2021年7月18日（日）10時00分～18時00分（受付中）
お問い合わせ
info@monoxit.com