Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

🌟 [最新更新情報] 📢

• 2019/9/9: 「Raspbian 2019-07 におけるJupyter Notebookインストール時の注意」をセクション4に追加しました。最新のRaspbianではJupyter Notebookを通常インストールすると起動しないパッケージングの不具合がありましたが、解決策をご案内します！

🤖 [Course Headline] 🚀

• 2018年8月: Google BrainチームがTensorFlow 1.10をリリースし、Raspberry Pi（Raspbian）に正式対応という大きなニュースです！これにより、ラズベリーパイを使用したAI・IoTアプリ開発の可能性が広がりました。

🧠 [Raspberry Pi and AI] 💻

• Raspberry Pi: イギリスのRaspberry Pi財団によって開発されたマイクロコンピューターで、世界中に数十万台を超える売上を記録。
• AI・IoTアプリケーション: センサーやカメラなどのデータと連携することで、AIやIoTのアプリケーションのプロトタイピングに適しています。
• ラズベリーパイへの挑戦: あなたもRaspberry Piを使用して、AIとIoTの世界に足を踏み入れてみませんか？

🎓 [Course Description] 📚 この講座では、ラズベリーパイとTensorFlowを使ってAI・IoTアプリケーションを開発するための基本から応用までを学ぶことができます。以下のステップで進める内容です：

1. Raspberry PiへのRaspbian （Linux）インストール

   • インストーリングイメージの書き込み
   • インストーラの実行
   • VNCによるリモートデスクトップ環境の構築

2. RaspbianへのTensorFlow最新版のインストール

   • pip3コマンドの設定
   • Atlas（高速数値計算ライブラリ）のインストール
   • TensorFlow最新バージョンのpipコマンドでのインストール

3. Jupyter Notebookによる機械学習や深層学習プログラミング

   • 畳み込みニューラルネットワークを使った画像分類（Fashion MNIST）

4. ディープラーニングアルゴリズムの概要 (順次追加予定)

🎉 [What You Will Learn] 📈

• Raspbianのインストール: ラズベリーパイにRaspbian（Linux）を安全にインストールする方法。
• TensorFlowのセットアップ: pip3コマンドでTensorFlowを導入し、環境を構築する手順。
• Jupyter Notebookでの機械学習と深層学習: 実際にFashion MNISTなどのデータセットを使ってモデルを訓練し、理解するための實践的な経験。
• AI・IoTアプリケーションの開発: 実際にRAaspberry Piを使ってAIやIoTのアプリケーションを開発し、実装するスキルを身につけます。

📆 [Enroll Now] ✨ 今すぐ登録を行い、ラズベリーパイとTensorFlowでAI・IoTの世界に足を踏み入れる旅に出てみてください。未来の技術者としてのスキルを身につけ、多くの可能性を開きましょう！

🤝 [Join the Community] 👫 講座に参加することで、他の学習者やAI・IoTの愛好家とコミュニティの一員となります。知識を共有し、互いに成長しましょう！

🔗 [Click Here to Start Learning] 🚀 ラズベリーパイとTensorFlowでAI・IoTの世界を探索するための第一歩を踏み出しませんか？今すぐ登録し、知識の旅に出ましょう！