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　　　　Interface2018年5月号
　　　　特集　もくもく「自習」人工知能
　　　　ダウンロード・データ
　　　　IF1805T
　　　　Interface編集部
　　　　CQ出版(株)
　　　　公開：2018年3月24日(2018年3月07日更新)
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動作確認
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　プログラムは筆者の元で動作を確認済みです．

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ダウンロード
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　ファイルは筆者のGoogleドライブ上の共有フォルダ（Interface）より
　ダウンロードして下さい。下記のURLアドレスよりダウンロード可能です。
　WebブラウザのURLアドレスを入力してGoogleドライブのサイトを開くと
　に2つのZIPファイルが格納されています。(※1)

　■URLアドレス
　https://drive.google.com/open?id=1JGh_wLZ8VQz1Tsh1WyzGv1i6Rh5nwZvc

　アイコンにポインタを重ねると左上に下線付き下矢印が表示されるので、
　クリックすると「ファイルのウィルススキャンを実行できません」と
　表示されます。「エラーを無視してダウンロード」をダウンロードが
　開始されます。

　別のダウンロード方法はアイコンをクリックすると
　「エラー。プレビューに問題が発生しました。再試行しています...」
　(※2)と表示された下にある「ダウンロード」をクリックすると
　ダウンロードが開始されます。

　＜フォルダ構成＞
　￥
　└─ Interface
 　    ├─ Interface201805_RPi.zip　　　　　（ 約1,850MB ）
   　  └─ Interface201805_ai-mailbox.zip　（ 約17MB ）


　※1　セキュリティ対策アプリの種類によってはダウンロード確認の
　　　　ポップアップメッセージが出るかもしれません。
　※2　ZIPファイルをプレビューするアプリがないためエラーになっています。

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アーカイブの内容�@
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　「Interface201805_RPi.zip」のアーカイブ内容
　ラズパイのOSイメージファイルが格納されています。
　microSDカードに書き込み

￥
└─ Interface201805_RPi.img


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アーカイブの内容�A
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　「Interface201805_ai-mailbox.zip」のアーカイブ内容
　上記のOSイメージファイルの/home/piに格納されている
　「ai\mailbox」のみを格納しています。
　ノートブックなどを初期状態に戻したいときに使用できます。
　

￥
├─ 体験サンプルA
│  　├─ 01 広告チラシの撮影.ipynb
│  　├─ 02 新聞の撮影.ipynb
│  　├─ 03 フリーペーパーの撮影.ipynb
│  　├─ 04 データセット作成.ipynb
│  　├─ 05 SVMのトレーニングと学習モデル作成.ipynb
│  　├─ 06 SVMで学習モデルを使い分類.ipynb
│  　├─ pic_data.txt
│  　└─ pic
│
├─ 体験サンプルB
│  　├─ 04 データセット作成.ipynb
│  　├─ 05 SVMのトレーニングと学習モデル作成.ipynb
│  　└─ pic
│  　   　　├─ A_0001.jpg
│  　   　　├─ A_0002.jpg
│  　   　　├─ A_0003.jpg
│  　   　　├─ A_0004.jpg
│  　   　　├─ A_0005.jpg
│  　   　　├─ A_0006.jpg
│  　   　　├─ A_0007.jpg
│  　   　　├─ A_0008.jpg
│  　   　　├─ A_0009.jpg
│  　   　　├─ A_0010.jpg
│  　   　　├─ A_0011.jpg
│  　   　　├─ A_0012.jpg
│  　   　　├─ A_0013.jpg
│  　   　　├─ A_0014.jpg
│  　   　　├─ A_0015.jpg
│  　   　　├─ A_0016.jpg
│  　   　　├─ A_0017.jpg
│  　   　　├─ A_0018.jpg
│  　   　　├─ A_0019.jpg
│  　   　　├─ A_0020.jpg
│  　   　　├─ B_0001.jpg
│  　   　　├─ B_0002.jpg
│  　   　　├─ B_0003.jpg
│  　   　　├─ B_0004.jpg
│  　   　　├─ B_0005.jpg
│  　   　　├─ B_0006.jpg
│  　   　　├─ B_0007.jpg
│  　   　　├─ B_0008.jpg
│  　   　　├─ B_0009.jpg
│  　   　　├─ B_0010.jpg
│  　   　　├─ B_0011.jpg
│  　   　　├─ B_0012.jpg
│  　   　　├─ B_0013.jpg
│  　   　　├─ B_0014.jpg
│  　   　　├─ B_0015.jpg
│  　   　　├─ B_0016.jpg
│  　   　　├─ B_0017.jpg
│  　   　　├─ B_0018.jpg
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│  　   　　├─ B_0020.jpg
│  　   　　├─ C_0021.jpg
│  　   　　├─ C_0022.jpg
│  　   　　├─ C_0023.jpg
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│  　   　　├─ C_0028.jpg
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│  　   　　├─ D_0021.jpg
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│  　   　　├─ D_0028.jpg
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│  　   　　├─ D_0030.jpg
│  　   　　├─ D_0031.jpg
│  　   　　├─ D_0032.jpg
│  　   　　├─ D_0033.jpg
│  　   　　├─ D_0034.jpg
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│  　   　　├─ D_0036.jpg
│  　   　　├─ E_0037.jpg
│  　   　　├─ E_0038.jpg
│  　   　　├─ E_0039.jpg
│  　   　　├─ E_0040.jpg
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│  　   　　├─ E_0043.jpg
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│  　   　　├─ E_0045.jpg
│  　   　　├─ E_0046.jpg
│  　   　　├─ E_0047.jpg
│  　   　　├─ E_0048.jpg
│  　   　　├─ E_0049.jpg
│  　   　　├─ E_0050.jpg
│  　   　　├─ E_0051.jpg
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│  　   　　├─ E_0053.jpg
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│  　   　　├─ E_0060.jpg
│  　   　　├─ F_0037.jpg
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│  　   　　├─ F_0039.jpg
│  　   　　├─ F_0040.jpg
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│  　   　　├─ F_0042.jpg
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│  　   　　├─ F_0044.jpg
│  　   　　├─ F_0045.jpg
│  　   　　├─ F_0046.jpg
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│  　   　　├─ F_0049.jpg
│  　   　　├─ F_0050.jpg
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│  　   　　├─ F_0053.jpg
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│   　 　　 └─ F_0060.jpg
│
├─ 体験サンプルC
│　  ├─ 07 多層パーセプトロンで分類実験.ipynb
│  　├─ 08 ロジスティックス回帰で分類実験.ipynb
│　  ├─ 09 K-meansで分類実験.ipynb
│　  ├─ 10 SVMで分類実験.ipynb
│　  └─ predictor_mlp.pkl
│
├─ 体験サンプルD
│　  ├─ 01 広告チラシの撮影.ipynb
│  　├─ 02 新聞の撮影.ipynb
│　  ├─ 03 フリーペーパーの撮影.ipynb
│  　├─ 04 データセット作成.ipynb
│　  ├─ 05 SVMのトレーニングと学習モデル作成.ipynb
│ 　 ├─ 06 SVMで学習モデルを使い分類.ipynb
│ 　 └─ pic
│
└─ 第3章　組み込みの醍醐味！ハードウェア動作をステップ・バイ・ステップで確認
　　　├─ PiCameraの動作確認.ipynb
　　　├─ モータ駆動の動作確認.ipynb
　　　├─ リレーの動作確認.ipynb
　　　├─ 赤外線投光器の動作確認.ipynb
　　　└─ 超音波距離センサの動作確認.ipynb

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著作権
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　収録したプログラム，データおよびドキュメントなどの著作権は，各著作権者（すなわち筆者）にあります．
　Copyright (C) 2018 Sato Sei

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免責
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(1)プログラムやデータの使用により，使用者に損失が生じたとしても，著作権者とＣＱ出版(株)は，その責任を負いません．

(2)プログラムやデータにバグや欠陥があったとしても，著作権者とＣＱ出版(株)は，修正や改良の義務を負いません．

--------------------------- 以上 ---------------------------------