SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI
9784873119670
| web販売価格 : | ￥3,520(税込) 注文受付単位：1 |
|---|---|
| 在庫 : | 3 （現在庫数） |
| 送料区分 : | 宅配便(ヤマト運輸) |
| メーカー : | オライリー・ジャパン |
| 商品コード : | P9Q315 |
| 品名／型番 : | SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI / 9784873119670 |
| 登録日 : | 2025.9.26 |
概要
エッジAIを基礎から学べる書籍！
本書は、ソニーセミコンダクタソリューションズのArduino互換ボード、SPRESENSEを使ったエッジAIについて解説する書籍です。SPRESENSEはArduino開発環境で開発を行うことができる省電力シングルボードコンピューターで、マルチコアプロセッサを搭載し、GPSなども内蔵。本書では、SPRESENSEの基本的な使い方に加え、ソニーが開発・提供しているNeural Network Consoleと組み合わせて、エッジAIを実現する方法を解説します。
【このような方におすすめ】
IoT関連のエンジニア、サービス企画者、ホビースト、学生
本書は、ソニーセミコンダクタソリューションズのArduino互換ボード、SPRESENSEを使ったエッジAIについて解説する書籍です。SPRESENSEはArduino開発環境で開発を行うことができる省電力シングルボードコンピューターで、マルチコアプロセッサを搭載し、GPSなども内蔵。本書では、SPRESENSEの基本的な使い方に加え、ソニーが開発・提供しているNeural Network Consoleと組み合わせて、エッジAIを実現する方法を解説します。
【このような方におすすめ】
IoT関連のエンジニア、サービス企画者、ホビースト、学生
詳細
●ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社、太田 義則 著
●サイズ：B5変形
●ページ数：272ページ
【目次】
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
●サイズ：B5変形
●ページ数：272ページ
【目次】
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
![大阪・日本橋店舗半生中継/[シリコンハウス]店内映像](/img/usr/top/Silitempo.jpg)
