はじめに

2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。
本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイで使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。

本の紹介

ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。

本書の購入をお勧めする人

• AIに興味がある人
• IoTはデバイス側でAIが必要であると感じている人
• ラズパイ買ったけど、買っただけの人
• リアルタイムな物体検出やってみたい人

読むとどんなアウトプットが出来るようになるか

• リアルタイム物体分類機
• AutoML Visionを使ったモデル作成

目次

前書き
ラズパイとは
EdgeTPU とは
本書で使用する機材
免責事項
第 1 章 ラズパイのセットアップ
1.1 OS の書き込み～PC からの接続
1.2 ネットワークへの接続と各種アップデート
1.3 この章のまとめ
第 2 章 EdgeTPU のセットアップ
2.1 EdgeTPU の接続
USB3.0 じゃない
2.2 ライブラリのインストール
2.3 サンプルの実行
2.4 この章のまとめ
第 3 章 mnist の学習と推論
3.1 Google Colaboratory
3.2 mnist の学習とモデルの変換
mnist の画像データを覗いてみる
3.3 ラズパイでの実行
3.4 この章のまとめ
第 4 章 リアルタイム物体検出
4.1 ラズパイへカメラの接続
4.2 VNC 接続設定
4.3 物体検出の実行
4.4 この章のまとめ
第 5 章 AutoML Vision での学習とモデルの実行
5.1 GCP の設定
5.2 学習データの用意
5.3 学習の実施
5.4 ラズパイでの実行
かかった費用
5.5 この章のまとめ
付録 A 動画を画像に変換する
後書き
著者紹介・注意事項
サークル紹介
注意事項