AI初心者でもディープラーニングをわかりやすく学べる「AI CORE XスターターキットとOpenVINO(TM)ですぐに始めるディープラーニング推論」サイトを公開

IoTハッカソンの企画・運営からIoT製品開発、IoT教育コンテンツ事業を手掛けているJellyWare株式会社（本社：東京都新宿区四ツ谷、代表取締役：崔 熙元）と、組込みコンピューター製品の輸入・販売、関連技術サポート事業を手掛けているV-net AAEON株式会社（本社：神奈川県横浜市港北区新横浜、代表取締役：矢崎 秀夫）は、両社協力のもと、「AI CORE XスターターキットとOpenVINO(TM)ですぐに始めるディープラーニング推論」サイトをリリースしました。
本サイトでは、AI初心者の方でもディープラーニング推論がわかりやすく学べ、研究・開発・業務の現場などでの活用スキルが身につけられるように、基礎から応用・実践までのコンテンツを12回にかけて、全て無償で公開致します。



[画像1: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-741207-0.jpg ]

「OpenVINO™ ツールキット」は、非常にシンプルなコード記述が可能で、豊富な学習済みモデルやサンプルを持っている無償ツールです。さらに好評販売中の小型PC「AI CORE Xスターターキット」は、OSと「OpenVINO™ ツールキット」がインストール済のため、環境設定なしにすぐにディープラーニング推論を始めることが可能です。本サイトでは、AI初心者の方でも理解できるように、基礎・応用・実践までをステップバイステップでじっくり丁寧に説明しております。ディープラーニングを使いこなし、オリジナルのAIアプリケーションが作れるようになることを目指します。

■本サイトで学べる内容


ディープラーニング概要
ディープラーニング推論
Pythonプログラミング
OpenCVプログラミング
NumPyプログラミング
OpenVINO™ ツールキット


■対象者

ディープラーニングに興味のある方
ディープラーニングの学習に挫折した方
インストールや環境設定で躓いた方
mnistまで学習してみたけどその先が進まない方
ディープラーニングを応用したい方
AIデモ機を作って実証実験したい方


■使用するメインパーツ
[画像2: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-915463-1.jpg ]


１.AI CORE Xスターターキット

AAEON社のAIoT向け小型高性能PC「UP」シリーズ製品
4コア「Intel Atom(R)」プロセッサ、「Intel(R) Movidius™ Myriad™ X」推論アクセラレータを搭載、クラウドを経由することなくリアルタイムに推論が可能
95mm x 95mm x 50mmと手のひらサイズ
Full HD USBカメラ同梱
「Ubuntu 18.04 LTS」「OpenVINO™ ツールキット」インストール済
サンプルアプリもインストール済、購入してすぐに高い推論性能を体験
ツクモネットショップで好評販売中


２.OpenVINO™ ツールキット

Intel(R) が提供するソフトウェアで、高性能なコンピューター・ビジョンやディープラーニングを開発可能
すぐに利用可能なディープラーニング学習済みモデルや豊富なサンプル
TensorFlowやCaffeなど他のフレームワークで作成された学習済みモデルを変換して推論に使うことが可能
無償で提供されており、商用利用も可能

※本サイトはUbuntuで説明しておりますが、Windows10 や MacOS 等でもOpenVINO™ツールキットは動作可能です

■具体的に作れるモノ
１.顔のランドマーク位置推定
[画像3: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-343590-2.jpg ]

学習済みモデル「顔のランドマーク回帰」をディープラーニング推論エンジンで処理し顔画像から、眼・鼻・口の位置を推定

２.リアルタイム顔検出
[画像4: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-745377-3.jpg ]

学習済みモデル「顔検出」をディープラーニング推論エンジンで処理しカメラ映像からリアルタイムに顔領域を検出

３.バーチャル試着アプリ
[画像5: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-142039-4.jpg ]

カメラ映像から「顔検出」、得られた顔領域に対し「顔のランドマーク回帰」、拡大/縮小・回転・移動を計算し、リアルタイムに眼鏡や帽子などを描画

４.Model Optimizer活用
[画像6: https://prtimes.jp/i/16673/22/resize/d16673-22-688646-5.jpg ]

他のフレームワークで学習された「画像分類」をOpenVINO™で扱えるモデル形式に変換し、ディープラーニング推論エンジンで処理して、カメラに映った物体をリアルタイム推定

■学習コンテンツ

ディープラーニング概要
必要となる機器と基本操作
Python基礎プログラミング
OpenCV基礎プログラミング
NumPy基礎プログラミング
Inference Engineでランドマーク回帰
Inference Engineで顔検出
リアルタイムに目の位置推定
応用プログラミングで補助ツール作成
バーチャル試着アプリ
Model Optimizer活用の画像分類
AI CORE Xスターターキット TIPS

※初日は導入の３コンテンツのみリリース、以降毎週火、木曜日にコンテンツを順次リリースいたします

■関連URL
「AI CORE XスターターキットとOpenVINO™ですぐに始めるディープラーニング推論」公式ホームページ
https://jellyware.jp/aicorex/

ツクモネットショップ
https://shop.tsukumo.co.jp/goods/4589420940463/

OpenVINO™ Toolkit
https://docs.openvinotoolkit.org/

JellyWareホームページ
https://jellyware.jp/

V-net AAEONホームページ
http://jp-vnet.com/

■本リリースに関する問い合わせ先
JellyWare株式会社
[e-mail]
03-6273-0758

V-net AAEON株式会社
[e-mail]
045-594-9535

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