DeepLearningお勉強の段取り

基本的には、エッジ側でのコンピューティング技術を習得したい。

もちろん、モデルの学習はエッジ側ではなく、クラウド側でやっておき、学習済のモデルで、識別や検出だけを行う。

理論を理解するには python でゼロから実装するのが一番だが、時間が惜しいので数あるフレームワークの使い方を覚えるところから始める。

エッジ側という意味で、

Sony さんの nnabla は CUDA が使える、ということで NVIDIA の GPU を使う想定。

一方、Leap Mind さんの Blueoil は　FPGA　を使う想定。

性能がもっと低くてよければ

というのもある。お手軽に試せる。

お勉強の環境としてはGoogle collabolatory がベスト。

各種フレームワークがインストール済な環境を無料で使える。

作業結果は Jupyter Notebook として保存できる。Github に保存するのがよい。

また、なんと素晴らしいことに　GPU も使えるらしい。

いつまで無料で使えるかわからないが、ここから始めるのがよさそう。