Raspberry Pi とTensorFlow ではじめるAI・IoTアプリ開発入門

Neko H.

先生の説明は丁寧でとても分かりやすく、特に画像分類のセクションは何をしているのか逐一説明していただけたので、とても勉強になりましたし、内容的にも楽しく受講できました。

少し残念だったのが、環境を構築するまでの手順が古く、現在は同じ方法は使えないという点でした。
（Raspberry Piが３ではなく４であることは問題はありませんしたが、ソフト面が色々変わっていて結構苦労しました）
インターネットで調べながら何とか最後のFashion MNISTの推定結果を確認するところまで実施できましたが、補足説明があればもっと良かったと思います。
また、続きがありそうな所で終わったので、少し唐突感を感じました。
できればもう少しRaspberry Piならではの項目があれば良かったかなと思います。

ともあれ、TensorFlowがRaspberry Piで使えるようになったので、Raspberry Piにカメラを接続して撮影した画像を判別するというようなことができそうとか、Raspberry Piの楽しみ方が一つ増えたという点では有意義な講座だったと思います。
どうもありがとうございました。

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Harry A.

コンパクトにまとまっていて説明もわかりやすいのですが、コース紹介にあった

・Raspberry Piに接続したカメラ画像と機械学習の連携の仕組みを理解できます
・AIによる推論結果を元に音を鳴らしたり、LEDを光らせたり、というIoTの初歩を体験

の2点は講義では口頭で触れられただけですのでやや期待外れに感じました。

また、コースやご説明の質とは関係ありませんが、ラズベリーパイやOS、TensorFlowのバージョンが新しくなったためか先生のご説明通りに進めない箇所があり、特にTensorFlowのインストールには苦労しました（最後はRaspbianを64ビット版に更新しました）。Jupyter Notebookのインストールのように補足説明があればわかりやすいと思います。

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久保田悟

とてもわかりやすい説明でした。コードの実行をjupyter notebook で行うでエラーなども対処しやすいと思います

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A. T.

説明が解りやすく、無事ラズパイでTensorFlowを使える様になりました。

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佐藤 �.

短時間で進められるので実践経験を増やすのによい講義だと感じました

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Masayuki O.

短時間で深層学習の概要を掴むことができた。

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Kei M.

確かにラズベリーパイ、確かにTensorflowなのですが、単にラズパイの上でTensofrlowを動かしているというだけで、あえてラズパイでやる必然性があるとは思えない内容でした。
講師の方の説明の仕方は分かりやすくて良いのですが、Rasbianはじめ各ツール群が新しくなっているため、説明通りに作業するとエラーが多発してなかなか先に進めません。
mozcのインストールでコケ、tensofrlowの依存パッケージインストールでコケ、やっとjupyter notebookを立ち上げたら500エラー…
結局、後半はWindows上に環境を作って学習を進めました。
ラズパイを使うなら、ラズパイでなければできないようなサンプルを作れるようになっているとよいと思います。

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長濵 �.

テンサーフローの使い方の流れを一通り理解できたため、繰り返し見直してみたいと思う。

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平本崇

１．５時間と短い時間のためか、早口で説明されてているため理解しにくい。
特に画像を使った解析プログラムの説明などは特に早かったと思います。

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Anonymized U.

短時間でラズパイを使った機械学習を体験できる。インストールで少しつまづいたが、インストールさえできたら後はチュートリアル通りなのでスムーズに実行できた。今後はぜひカメラ実装で識別アプリを作成するところまでの講座を提供していただきたい。

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