e-learning_エッジAI講座について

この講座は、DX導入支援の一環として、エッジAI（現場で使用する人工知能）に関するe-learning　　（音声付きパワーポイント）講座です。内容は、無料のネット環境でAIの学習を行い、そこで作成した　学習済AIモデルをエッジAIに導入して推測を行うということを想定しています。　　　　　　　　　　　エッジAI用のコンピュータとして、ここではラズベリーパイ4を用いています。
なお、この講座では深層学習入門講座でもあります。

内容は以下の通りです。

1回目　ネット上で公開（無料）されているgoogle_colabの使用法
　google_colabはAI開発環境が既に構築されているので、わずらわしいAI開発環境のセッテイングが　不要です。なお、参考のために手持ちのPCにAI開発環境をセットする方法も説明しています。

資料の入手はここから。

2回目　全結合型ニューラルネットワーク（DNN）およびリカレントニューラルネットワーク一種　　　（LTSM）の使用法
　DNNおよびLSTMについて、実際のプログラムを使って学習および推測を行う方法を説明します。　　資料の入手はここから。

3回目　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の使用法とエッジAI
　CNNについて、実際のプログラムを使って学習および推測を行う方法を説明します。
また、本講座のメインである、エッジAIについて説明します。

資料の入手はここから。

上記の他に、公開されている化学物質1290個のsmilesと水溶解度（logS、mol/Lのlog10）のデータを用い、smilesの分かっている化学物質の水溶解度を推測するプログラム、solubility_morganfp_regression.pyのgoogle colab上での使用法について　　　　　解説します。　資料の入手はここから。

あなは番目の訪問者です。