■科目名
組込みAI演習
■担当教員・連絡先
越塚登(noboru@koshizuka-lab.org)
松田裕幸
葛杭麗(hangli.ge@koshizuka-lab.org)
■開講日時
- 2020年11月14日(土)1000〜1700
- 2020年11月15日(日)1000〜1700
■開講場所
東京大学本郷キャンパス・ダイワユビキタス学術研究館
■講義の目的
IoT時代、エンドコンピューティングの需要が高まっている。IoTデバイス側で集めたデータをそのままクラウドに送り解析する手法は、IoTデバイスが広く普及するにつれ、かつ、解析タイムラグの観点から、デバイス側で解析を行うエンドコンピューティングに取って代わられつつある。そのエンドコンピューティングにおいて、特に画像解析のニーズは高い。しかし、IoTデバイスで通常用いられるシングルボードコンピュータでは能力の点で、画像解析は難しい。その点、深層学習アルゴリズムは学習済みデータさえあればシングルボードコンピュータで十分計算可能である。本授業では、画像解析の基礎、分類に重きを置き、分類アルゴリズムと深層学習アルゴリズムについて学び、最後はシングルボードコンピュータに接続したカメラを使い、対象の認識/解析について、プログラミング演習を行う。
■講義の実施方法
機械学習ベースの分類器および深層学習ベースの画像認識に関する理論解説に講義の半分を充て、残り半分を実際にシングルボードコンピュータを使った演習に当てる。
- 機械学習に関する分類アルゴリズムの解説
- 分類アルゴリズムのPythonによるコード解説
- 深層学習アルゴリズムの解説
- 深層学習アルゴリズムのPythonによるコード解説
- シングルボードコンピュータに必要なプログラムをインストールする
- 学習済みデータを使い、カメラ画像による分析を行う。
■教材について
シングルボードコンピュータを用いて行い、教科書等の教材は、こちらで準備したものを用いる