レゴ® マインドストーム® EV3×Chainer

実践! Chainerとロボットで学ぶ
ディープラーニング

Chainer モデル

教材開発ストーリー

AIのビジネス活用が大きな注目を集める一方、
初学者が機械学習・深層学習(ディープラーニング)技術の理解を深めるために
自由に利用できる日本語教材は未だ少ない状況です。

アフレルとPreferred Networks(以下、PFN)は、PFNが国立大学法人山梨大学との共同研究によって開発した
深層学習を応用する実践的知識を学習するための高等教育向け教材をベースに、
深層学習を初めて学ぶ学生や社会人向けのプログラミング教材として再編集しました。

この教材は、より多くの人に深層学習技術の学習機会を提供し、
実務領域への活用を促進するため、無料で公開いたします。

PFN  西川社長インタビュー
PFN  リサーチャー 丸山氏インタビュー

学習の流れ

実際に動かすことのできるロボットカー、教育版レゴ® マインドストーム® EV3を用いることで、
Pythonによるプログラミングから、オープンソースの深層学習フレームワークChainer まで、
初学者でも楽しく段階的に学習を進めていくことが可能です。

Python
EV3
Raspberry Pi
深層学習
Chainer
Pythonプログラミング
の基礎
EV3プログラミング
  • センサーの制御
  • モーターの制御
  • 自動走行制御
画像処理の基礎
教師あり学習の基礎
深層学習の基礎
Chainerを用いた
深層学習
  • 二次関数編
  • 角度推定編
  • 自動走行編

※利用するソースコードは"GitHub"上で公開しております。(教材内に記載がございます。)