蔵書情報
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書誌情報
| 書名 |
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文庫シリーズ
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| 著者名 |
小池 誠/著
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| 出版者 |
CQ出版
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| 出版年月 |
2020.3 |
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資料情報
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| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
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| 1 |
図書情報館 | 1310429194 | 614.8/コ/ | 2階図書室 | WORK-488 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001462685 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
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文庫シリーズ |
| 書名ヨミ |
アイティー ノウカ ノ ラズパイセイ ディープ ラーニング カメラ |
| 著者名 |
小池 誠/著
|
| 著者名ヨミ |
コイケ マコト |
| 出版者 |
CQ出版
|
| 出版年月 |
2020.3 |
| ページ数 |
174p |
| 大きさ |
18cm |
| 分類記号 |
614.8
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| 分類記号 |
614.8
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| ISBN |
4-7898-5029-2 |
| 内容紹介 |
ディープ・ラーニングが農業でも活用され始めている。枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に、ラズパイによるディープ・ラーニング開発について紹介する。『Interface』連載を再編集。 |
| 件名 |
農業機械・器具、深層学習、画像処理 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)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。 |
| (他の紹介)目次 |
イントロダクション 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!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 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 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 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 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 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 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 ステップ1 マシンの仕様を決める トリミングやサイズ変換、正規化して正答率UPを図る 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 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 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 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 ステップ6 キュウリ等級判別マシンの制作) |
内容細目表
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