Raf-RecBookのサイト紹介です。
「Iot & AI」
内容：Iot & AIのセットアップやプロトタイプツール
サイトＵＲＬは、以下の通りです。
https://raf-plan.com/Record/lot-ai/
IoT&AIでは、ラズベリーパイとディープラーニングの技術を
活用したプロトタイプツールの情報整理をしています。
「学習教材、情報連携、ＡＩ判定」を意識した技術をまとめる
ことで、「環境構築、技術体験、基礎理解」の参考になればと、
考えています。
１．ラズベリーパイ
RaspberryPiは、OS動作するシングルボードコンピュータです。
シングルボードの中では、人気が高く技術情報も充実しています。
今回は、継続的なＩｏｔ学習を意識し、RaspberryPiとしました。
セットアップの目標は、以下の通りです。
「ＵＳＢ１本で設定変更」
理由は、以下の通りです。
・無線LANの設定変更に、コンソール接続で対応できる
ツール機能の目標は、以下の通りです。
「Socket.IO通信による情報連携」
理由は、以下の通りです。
・ブラウザとの情報連携を可能にする
セットアップ・ツール機能の内容は、以下を予定しています。
セットアップ：RaspberryPiセットアップ手順（公開済）
ツール機能 ：９軸センサーの情報連携（公開済）
温湿度センサーの情報連携（予定）
<活用方法>
「環境構築、技術体験の学習教材」
２．ディープラーニング
ディープラーニングは、今回「Tensorflow」を使用します。
今後、メインストリーム環境になると判断したためです。
セットアップは、「Anaconda3」による仮想環境を利用します。
このメリットは、バージョン違いのpython環境を複数構築できる点です。
後々の環境構築を考えると、習得する価値はあると考えています。
セットアップの目標は、以下の通りです。
「Tensorflow(CPU)の動作環境」
理由は、以下の通りです。
・簡単なセットアップで、教育目的の活用がしやすい
ツール機能の目標は、以下の通りです。
「６条件⇒１結果の学習判定」
理由は、以下の通りです。
・簡単な条件判定で、機械学習の動作を理解しやすい
セットアップ・ツール機能の内容は、以下を予定しています。
セットアップ：Tensorflowセットアップ手順（公開済）
ツール機能 ：６条件⇒１結果の学習判定（予定）
６条件⇒１結果のブラウザ判定（未定）
<活用方法>
「環境構築、基礎理解の学習教材」
３．プロトタイプツール
３－１．プロトタイプ１：ラズパイ連携 ※準備中※
Raspberry Piとモーション連携し、ブラウザの360度映像を動かします。
・９軸センサーのモーション送信（Raspberry Pi）
・３６０度映像のモーション操作（ブラウザ）
３－２．プロトタイプ２：ディープラーニング ※準備中※
Tensorflowによる６項目の条件判定を行います。
・６条件⇒１結果の学習判定（Tensorflow）
３－３．プロトタイプ３：簡単ＡＩシステム ※公開未定※
Raspberry Piと情報連携し、ブラウザでAI判定します。
温度、湿度、経過時間による判定を考えています。
・６条件⇒１結果の学習データ作成（Tensorflow）
・温湿度センサーの情報送信（Raspberry Pi）
・連携と学習データによる温度、湿度判定（ブラウザ）
