情報通信実験装置

AI(人工知能)トレーニングシステム  モデル:GT-19

【機能】
1)人工知能(AI)は、学習、問題解決、パターン認識など主に人間の知能に関連する認知問題の解決に焦点を当てる分野です。
2)AI(人工知能)トレーニングシステムは、Raspberry PieとPythonを使用して、Google Assistant音声認識の詳細を学習します。
3)音声認識と様々なデバイスを使用し、センサーおよびアクチュエーター制御アプリケーションシステム実習を行えます。
4)Jupyter Lab、pythonライブラリ、Tensor Flowと組み合わせて,線形回帰やロジスティック回帰などの人工知能(AI)機械学習の基礎を学ぶ
5)オープンソースプラットフォームにより様々なニーズに合わせ効率良くAIの利点を学べます。

【システム構成】

1) ハードウエア

AI(人工知能)トレーニングシステム

2)システムダイアグラム

AI(人工知能)トレーニングシステム

(1)GoogleアシスタントとオープンハードウェアプラットフォームRaspberry pieを使用した音声認識サービスの実装
(2)5つのアクチュエーターと4つのセンサーを連動させ音声認識制御の学習ができます
(3)アプリケーションにさまざまなアクチュエーターとセンサーを利用する基礎から、スマートホームシステム制御の実装までを学習します。
(4)Raspberry PieとPythonを使用した実践的なプログラミングの実践
(5)基本理論から機械学習アルゴリズムまでの詳細な学習を実践できます。
(6)Windows Jupyter環境でTensor FlowとPythonを使用した機械学習の実践

3)ソフトウェア画面

AI(人工知能)トレーニングシステム

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【構成構成】
機器 個数
ハードウェアプラットフォーム 1
プログラムCD 1
スピーカー&USBマイク 1
マイクロUSBケーブル 1
ジャンパーケーブル 1
DC 12V/3A アダプター 1
SDカード&リーダー 1
HDMIケーブル 1
テキストブック 1

【マニュアル内容】

第1章、人工知能の概要(理論)
1.1 AI(人工知能)の紹介 1.2 AIの歴史と種類
第2章、人工知能の分類/製品の構成と機能(理論)
2.1学習と推論 2.2言語を理解する 2.3視覚認識 2.4状況認識 2.5 AI製品の構成と機能
第3章、ラズベリーパイの開発環境(演習)
3.1 Raspberry Pieについて 3.2ハードウェアの組み立て
3.3オペレーティングシステムのインストール 3.4ネットワーク設定 3.5 SAMBA設定
3.6 GPIOの紹介 3.7 GPIOライブラリのインストール 3.8システム開発方法
第4章、音声認識とGoogleアシスタント(演習)
Google Assistantの紹介 Googleアシスタント開発環境を構築する
第5章、音声認識デバイス(演習)
音声認識によるデバイス制御方法 LED制御の実践 スイッチ(KEYPAD)制御の練習
第6章、音声認識デバイス(演習)
ファン制御の実践 TEXTLCD制御の実践 ブザー制御の練習
第7章、音声認識センサーとのインターロック-1(演習)
照度センサーと連動 GASセンサーとのインターロック
第8章、音声認識センサーとのインターロック-2(練習)
温度および湿度センサー(DHT11)とのインターロック
モーションセンサー(PIR)と連動
9章 音声認識システムの設計(理論)
火災監視システム 冷却制御システム 照明制御システム 侵入検知システム
第10章、機械学習の概要(演習)
機械学習の紹介 機械学習の基礎
第11章、機械学習開発環境(理論と実践)
TensorFlowの紹介 TensorFlow開発環境の構築 TensorFlow API
第12章、線形回帰(理論と実践)
線形回帰の理論 損失を最小限に抑える 多変数線形回帰
第13章、機械学習の実践(理論と実践)
汎化、および学習率理論 検証演習
第14章、機械学習と特性(理論と実践)
文字抽出とデータ生成理論
15章ロジスティック回帰(理論と実践)
ロジスティック回帰の理論 ロスを最小限に抑える

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【仕様】

1)ハードウェア仕様

(1)Raspberrypi3ボード
Broadcom BCM2837B0、Cortex-A53(ARMv8)64ビットSoC @ 1.4GHz
2.4GHzおよび5GHz IEEE 802.11.b / g / n / acワイヤレスLAN
Bluetooth 4.2、BLE
USB 2.0上のギガビットイーサネット(最大スループット300 Mbps)
1GB LPDDR2 SDRAM
拡張40ピンGPIOヘッダー
フルサイズHDMI
4つのUSB 2.0ポート
Raspberry Piカメラを接続するためのCSIカメラポート
Raspberry Piタッチスクリーンディスプレイを接続するためのDSIディスプレイポート
4極ステレオ出力およびコンポジットビデオポート
オペレーティングシステムをロード、データ保存用マイクロSDポート
5V / 2.5A DC電源入力
Power-over-Ethernet(PoE)サポート(個別のPoE HATが必要)

(2)基本インターフェース

Raspberry Pi 3アダプターボード:レベルバッファーI / Oコネクタ
Raspberry Pi 3 40ピンGPIOヘッダー
Raspberry Pi 3 8ピンアナログ入力ポート
ベースボードの電源スイッチ
MUXスイッチ(SW1、SW2)
センサーおよびアクチュエーター制御コネクタ(9)
LED BARディスプレイ、マイク入力、スピーカー出力
DC 12V電源コネクタ

(3)ベースデバイス

1)ハードウェア仕様
PIRモーションセンサー:ブロック時間:2.5秒(デフォルト)遅延時間:5 S(デフォルト)
監視アングル:<110度 監視距離:3m(デフォルト)-最大7m
レンズサイズ:直径:23mm(デフォルト)
ILUMセンサー     :CDS 10mm光センサー
TEMP / HUMIセンサー: 温度:-40〜80°…範囲、デジタル入力I / F(DHT11)
湿度:0〜100%範囲、デジタル入力I / F
煙センサー(ガス) :インターフェイスの種類:アナログ、ワイド検出スコープ
広範囲検出範囲
DCブロワーファン    : 51 X 52mm DCブロワーファン
LED : 10mm丸型LED(4EA)
KEYPAD        : 3-列、4-行プッシュボタンスイッチ
BUZZER        :インターフェイスタイプ:アナログ 広範囲検出範囲
テキストLCD      :16 X 2テキストlcd

2)ソフトウェア仕様

(1)人工知能音声認識
-Raspbian GNU / Linux 9.4(ストレッチ)
+ Linux OS:組み込みLinux(Kernel 4.14)、Debian Stretchベース
+ディスプレイ:HDMIデバイスドライバー
MIPIディスプレイデバイスドライバー
MIPIカメラデバイスドライバー
+オーディオ:ALSA
+ WIFI:2.4GHz及び5Ghz IEEE 802.11.b / g / n / ac APモードサポート、USBインターフェイス
+ Bluetooth:bluetooth 4.2、BLEサポート
+マルチメフィア:H.264.MPEG-4
+デコード(1080p30); h.264
+エンコード(1080p30); OpenGL ES 1.1、2.0グラフィックス
+ LAN:1G Hzサポート
-Python 2.7.13、Python 3.5.3
(2)人工知能機械学習
-オペレーティングOS:Windows 10
-IDE:jupyter lab 0.33.7(クロム)
-Jupyter Notebook 5.5.0
-言語:Python 3.6.2

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