Intel製USB型のDeep Learning用デバイス Movidius を使って、ラズパイ上での画像認識を高速化する手順を解説。Swap増強・TensorFlow導入・カメラ映像でのリアルタイム認識まで紹介。

Raspberry Pi上でSSD_Kerasによる物体検出を動かすための環境構築手順を解説。Swap増強・OpenCV・TensorFlow・Kerasの順に入れ、USBカメラで物体検出を試すところまで紹介します。

Raspberry Pi 7インチ Touchscreen Displayの組み立て手順。間違って購入したエピソードから、箱の中身、ラズパイ取り付け、Premium Case組み立て、画面180度回転設定までを写真付きで解説。

iMac 2012にUbuntu 14.04をネイティブ環境としてインストールしてROS開発環境を整える手順を解説。意外と簡単に進められたインストールの実体験と、ROS導入と動作確認まで紹介します。

最新最強と言われた物体検出モデルMask R-CNNを、論文を読まずに最短で動かす手順を解説。GitHubソースのダウンロード、実行、Webカメラからのリアルタイム検出までカスタムコード付き。

Raspberry Piで独自ロボット開発を始めるためのOS初期設定をまとめた解説。ユーザー/ルートパスワード設定、ネットワーク・時間・日本語入力、カメラとSSH有効化、Mac側からのSSH接続まで網羅。

AI coordinator独自のキャタピラ付きカメラロボット製作シリーズの第1弾。秋葉原での買い出し、SDカード準備、ラズパイのOSインストール、ケース取り付けまでの初期セットアップを解説。

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation（OpenPose）を実際に試したレポート。画像や動画から複数人の姿勢を推論できるオープンソースを動かす環境構築・ソースコード紹介付き。

画風変換アルゴリズム chainer-gogh をローカル環境で試す手順を紹介。お気に入りの写真をゴッホやピカソ風に変換できる仕組みと、参考サイト・ソースコード・実行結果を解説します。

TensorFlowのDeepDream tutorialを動かして自分の画像から幻想的な画像生成にチャレンジする手順。GitHubソースとinception5hのダウンロードから.ipynb実行までの流れを紹介。

TensorFlow Object Detection APIを使い、静止画ではなくリアルタイム動画で物体検出する方法を解説。Pythonサンプルコードと、表示フォントサイズを大きくするカスタマイズも紹介。

MNISTやCIFAR-10で画像分類モデルを学習した際、推論を間違えた画像だけを抽出して目視確認する方法を解説。実装サンプルコードと結果の見方を、両データセットの実例で紹介します。

Node-REDとCloudant（IBM Cloud）を組み合わせて、サーバー実装なしで2つのアプリ間でデータをやり取りする方法を解説。Internet of Things Platform StarterからのDB連携実装例。

AI coordinator独自開発の見守りロボット「PROTECT KIDS」のコンセプト・ハードウェア仕様・ソフトウェア仕様を公開。開発前提や、長期開発に必要な仕様変更の柔軟性も含めて解説します。

AI coordinatorが2058年リリース予定の見守りロボット「PROTECT KIDS」開発始動を宣言する記事。FINDING KIDSアプリを皮切りに、教育・宿題サポートまでできるロボットを目指す構想と協力者募集。

YOLOv2やSSDで人物検出ができるなら、監視カメラ網から行方不明者（子供／動物）を全国規模で探し出すアプリは作れるはず――技術的課題3点と一緒に開発仲間を募集する企画提案記事です。

YOLO v2の物体検出（80クラス）にVGG16の画像認識（1000クラス）を組み合わせて、より詳細なクラス名で検出する強化型物体検出ツールを実装。仕組みとソースコードを公開します。

SONYのNeural Network Console（NNC）で学習モデルのハイパーパラメータを自動最適化する方法を解説。GUIで独自画像データを扱う流れと、CSV化・学習設定・最適化実行を初心者向けに紹介。

親子で楽しめるSTEM教育ロボットCOZMOの開封からアプリ操作・コードラボでのプログラミング、さらにCOZMO SDKでPythonから動かすところまでを写真と手順で詳しく解説します。

Fine-tuningを使って少ない画像データからでも精度の高い学習モデルを作成する方法を解説。VGG16をベースに既存モデルを流用するアプローチで、趣味Deep Learningの強い味方になります。