SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI

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  • 2022年02月 発行
  • 272ページ
  • ISBN978-4-87311-967-0
  • フォーマット 本 PDF

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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。

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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

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