ロボットではじめる深層学習
TensorFlow×自動走行×教育版レゴ® マインドストーム® EV3
こんな方におすすめ
画像データを使った
深層学習を体験したい
教材と特長
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ロボットではじめる深層学習TensorFlow × 自動走行 ×
教育版レゴ® マインドストーム® EV3TensorFlowで深層学習を学ぶ
画像データ収集の自動化やTensorFlowを用いた「学習」「推論」のプログラムを体験します。
一連流れを体験することで、自らコードを実装する力が身につきます。
〈 学ぶ内容 〉
教師あり学習- ■画像処理による制御
- ■教師あり学習のしくみ
- ■CNNのしくみ
強化学習- ■強化学習のしくみ
- ■データの集め方
- ■Tensorflowを用いたプログラムの作り方
〈 できること 〉
データセット作成
画像データの収集から、教師データの作成を通じデータセット作成ができる
推論プログラム作成
Tensorflowを用いた深層学習の推論モデルの作成と推論モデルを用いた推論プログラムを作成することができる
深層学習プログラム作成
Tensorflowを用いた深層強化学習（Deep Q Network）プログラムを作成することができる
〈 学習の流れ 〉
EV3×自動走行
■教師あり学習
データ収集
ルールベース制御による走行にて画像データを収集、教師データとして扱える形で保存する
学習
TensorFlowを用いた深層学習モデル（CNN）を学習する方法
推論
学習済みモデルを用いた推論による自動走行
発展課題
障害物による行動制御
■強化学習（TensorFlow要素有）
シミュレーター上での強化学習
強化学習による自動走行
ロボットで
はじめる深層学習
TensorFlow × EV3自動走行
型番：EVGTF001
- 学習には下記の商品が必要となります。
- ■EV3自動走行コース [WRC1016]×1枚
- ■楕円コース [WRC0001]×1枚
- ■障害物ブロックセット［ESG-BS］×1
- ■Raspberry Pi 3 Model B [RPI3B-S]×1個
- ■Raspberry Pi ケース [ASM-1900036-12]×1個
- ■USBケーブル（A-microB）[MPA-AMBR2U07BK]×2個
- ■マイクロSDHCカード（32GB）[SP032GBSTH010V10-SP]×2枚
- ■Raspberry Pi カメラモジュール[RPI-CAM-V2]×1個
- ■Console Adapter for EV3 [RPMS02018]×1個
- ■モバイルバッテリー [AK-A1263013]×1個
- ※サンプルプログラムの提供あり（Webダウンロード）
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