IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ-野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記（CQ文庫） [単行本]

IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ-野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記（CQ文庫） の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  今、ディープ・ラーニングが農業でも活用され始めています。一見すると難しそうなディープ・ラーニングですが、パソコンさえあれば誰でもすぐに開発を始められます。本書では、枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に、ディープ・ラーニング開発を体験します。

• 目次

  ★目次
  
  ◎農耕機械の自動運転から大きさの選別，温度管理もお任せ！
  ●イントロダクション　だれでもプロ農家になれる「ディープ・ラーニング」
  
  
  ☆第1部　体験学習[基礎編]枝豆の選別
  
  ◎インストール不要！ ブラウザ上で試せるGoogle Colaboratory
  ●第1章　[ステップ1]学習済みモデルの開発環境を準備する
  
  ◎正答率UPのキモ！ 撮影環境の準備から自動保存プログラム作成まで
  ●第2章　[ステップ2]学習用データ「枝豆の画像」を集める
  
  ◎前処理してからファイル・フォーマットをそろえる
  ●第3章　[ステップ3]枝豆の画像から学習&評価用データセットを作る
  
  ◎敵対的生成ネットワークGANで量産
  ●第4章　[ステップ4]枝豆の画像を増やして学習データを拡張する
  
  ◎10種類の方法で新たな画像を生成する
  ●第5章　[ステップ5]枝豆の学習データをさらに増やす画像処理テクニック
  
  ◎2粒莢と3粒莢を識別するニューラル・ネットワークを構築
  ●第6章　[ステップ6]枝豆の画像から学習済みモデルを作成する
  
  
  ☆第2部　体験学習[応用編]キュウリの等級判別
  
  ◎キュウリに傷を付けずに複数本の等級を同時に判定する
  ●第1章　[ステップ1]マシンの仕様を決める
  
  ◎実際にキュウリ等級判別マシンを動かしてみる
  ●Appendix 1　ダウンロード・データを使ってラズベリー・パイをセットアップ
  
  ◎トリミングやサイズ変換，正規化して正答率UPを図る
  ●第2章　[ステップ2]ディープ・ラーニングに使う画像に施す処理のあれこれ
  
  ◎該当箇所を切り出して，長さや表面積，太さを算出する
  ●第3章　[ステップ3]学習用データ「キュウリの画像」の収集&前処理
  
  ◎Google TensorFlowでニューラル・ネットワークを生成
  ●第4章　[ステップ4]学習済みモデルの作成
  
  ◎フィルタ数やサイズ，多層化，活性化関数などを最適化
  ●第5章　[ステップ5]学習済みモデルをチューニングして正答率を上げる
  
  ◎学習済みモデルをラズベリー・パイに取り込む
  ●第6章　[ステップ6]キュウリ等級判別マシンの製作
  
  ◎教師データ集めから高速化，見える化まで
  ●Appendix 2　ディープ・ラーニングを効率良く行う工夫のあれこれ

• 出版社からのコメント

  ディープ・ラーニングは，パソコンさえあれば誰でもすぐに始められます．本書は農作物の画像判別を例に，その開発を体験します．

• 内容紹介

  今，ディープ・ラーニングが農業でも活用され始めています．一見すると難しそうなディープ・ラーニングですが，パソコンさえあれば誰でもすぐに開発を始められます．本書では，枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に，ディープ・ラーニング開発を体験します．

IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ-野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記（CQ文庫） の商品スペック