お問い合わせロボットではじめる深層学習
TensorFlow×SPIKEプライム
TensorFlowで深層学習を学ぶ
本教材では機械学習の訓練をエッジ内（Raspberry Pi）で完結する手法とクラウド（Google Colaboratory）で行う手法の2パターンを提供します。
インターネットを介さないエッジ内での訓練手法も提供することで、学習するその場の環境に合わせて対応する経験が手に入ります。
画像データ収集の自動化、エッジやクラウドの活用による２種類の訓練手法、TensorFlowを用いた「学習」「推論」のプログラムを体験します。 一連の流れを体験することで、自らコードを実装する力が身につきます。
- このような方にオススメ
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高等教育機関以上で、
TensorFlowを使った
深層学習モデルの学習を効果的に
実施したいと求めている方 -
推論による自動走行や行動制御等の
機械学習エンジニア育成の
入り口となる教育をしたい
ユーザー企業、ソフトウェア開発企業 -
シミュレーターを用いた、
深層強化学習の
基礎的な思考と技術を
わかりやすく理解させたい教育機関
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型番：SPKGTF01ロボットではじめる深層学習
TensorFlow×SPIKEプライム
自動走行編
SPIKE™プライムを使いTensorFlowで深層学習を学ぶガイドブック
- 画像データを収集し、教師データを作成
- エッジ、クラウドの活用による訓練手法の2つを体験
- TensorFlowを使った深層学習モデル(CNN)を学習する方法から、
推論による自動走行、障害物による行動制御を体験的に学習 - シミュレーターを用いた、深層強化学習
※ガイドブックは、レゴ® エデュケーション SPIKE™ プライムセットと合わせて技術サポートしています。
当社にて SPIKE™ プライムセットをご購入済の方は、テキスト単体での追加購入が可能ですので、注文書にてご注文ください。
教材の特長
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データセット作成
画像データの収集から、教師データの作成を通じデータセット作成ができる
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推論プログラム作成
Tensorflowを用いた深層学習の推論モデルの作成と推論モデルを用いた推論プログラムを作成することができる
-
深層学習プログラム作成
Tensorflowを用いた深層強化学習（Deep Q Network）プログラムを作成することができる
学ぶ内容
教師あり学習
- ■画像処理による制御
- ■教師あり学習のしくみ
- ■CNNのしくみ
強化学習
- ■強化学習のしくみ
- ■データの集め方
- ■Tensorflowを用いたプログラムの作り方
CONTENT 学習の流れ
教師あり学習
- 1
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データ収集
ルールベース制御による走行にて画像データを収集、教師データとして扱える形で保存する
- 2
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学習
TensorFlowを用いた深層学習モデル（CNN）を学習する方法
- 3
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推論
学習済みモデルを用いた推論による自動走行
- 4
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発展課題
障害物による行動制御
強化学習
シミュレーター上での強化学習
強化学習による自動走行
