ラズパイとEdge TPUで学ぶAIの作り方

2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイ（Raspberry Pi）で使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。【目次】第1章　ラズパイのセットアップ1.1　OSの書き込み～PCからの接続1.2　ネットワークへの接続と各種アップデート1.3　この章のまとめ第2章　Edge TPUのセットアップ2.1　Edge TPUの接続2.2　ライブラリーのインストール2.3　サンプルの実行2.4　この章のまとめ第3章　mnistの学習と推論3.1　Google Colaboratory3.2　mnistの学習とモデルの変換3.3　ラズパイでの実行3.4　この章のまとめ第4章　リアルタイム物体検出4.1　ラズパイへカメラの接続4.2　VNC接続設定4.3　物体検出の実行4.4　この章のまとめ第5章　AutoML Visionでの学習とモデルの実行5.1　GCPの設定5.2　学習データの用意5.3　学習の実施5.4　ラズパイでの実行5.5　この章のまとめ第6章　AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行6.1　学習データの用意6.2　学習の実施6.3　ラズパイでの実行6.4　この章のまとめ付録A　動画を画像に変換する