Jetson NanoでYOLOをPython起動し、Dockerでリアルタイム表示→TensorRT化→検出結果をUDPで別Pythonへ渡すまでを1コマンドずつ解説。ROS連携の前段にちょうどいい構成です。

Jetson Nano＋USBカメラでYOLOをリアルタイム表示する手順を、Docker内Python実行を前提に解説。run.shで1発起動できる開発ループと、ホスト側で詰まりがちなエラーの対処法も収録。

Streamlitだけで「ブラウザから写真を撮るWebアプリ」をたった2行のPythonで作る方法を解説。画像処理AIエンジニアを目指す未経験者向けに、見た目もカッコいい入門レシピを紹介。

話題のYOLOv8がたった3行のPythonコードでリアルタイム物体検出できることを紹介。セグメンテーション・動画対応・結果保存まで、未経験から最短でAI体験できる実装レシピです。

Python学習者がStreamlitから入るべき5つの理由を解説。Webアプリ化の容易さ、見た目の良さ、エッジ／クラウド納品の現実から、挫折しない入門ロードマップとして提案します。

AI・Python未経験者向けのリモートレッスン案内。Anaconda環境構築から画像認識（CIFAR-10）、物体検出（YOLO v5）まで、ハンズオン形式でAI開発の流れと陥りどころを実践的に学べます。

処理速度が最も速いと言われるYOLO v2をPythonで実装し、動画/Webカメラ映像からのリアルタイム物体検出まで動かす手順を解説。動画でエラーになる公式手順を回避する自作実装です。

Pepper SDKの新バージョン pynaoqi-python2.7-2.5.5.5-mac64 を Mac にインストールしてパスを通す手順を解説。Jupyter Notebookでバーチャルペッパーを動かすところまで紹介します。

Watson APIの「Visual Recognition」をPythonで呼び出し、読み込んだ画像が何の画像なのか自動判別できるGUIアプリを作る方法。サンプルコードと判定結果のJSONも紹介します。

Watson Natural Language Classifier（NLC）に質問を投げると、一番確信度の高い回答を表示するGUIアプリをPythonで実装する手順。事前準備からソースコードまで紹介。