人工知能（AI）は、巨大な倉庫の中でうなるデータセンターだけのものではありません。デスクの上にあるシングルボードコンピューターであり、スマートホーム機器に接続され、ローカルで安全かつプライベートにモデルを実行するものです。

これが私たちの最新刊の背景にある考え方です：AI Projects with Raspberry Pi。これは、Raspberry Piハードウェアを使った実世界のAIアプリケーションを発見するためのハンズオンガイドです。これらはおもちゃのデモではなく、実際に構築・実行し、「これを作った」と指差せるプロジェクトです。正しくプログラムすれば、音声で返事をもらうこともできるでしょう。

本の内容

本書では、すべてRaspberry Pi上で動作する幅広いAIアプリケーションを扱っています：

  • コンピュータビジョン — カメラの前やファイル内にあるものを認識・分類します。画像認識と動画認識の両方をカバーします。
  • Pythonと予測モデリング — 実用的なデータサイエンスの基盤となる回帰スタイルの手法を扱います。
  • 音声からテキストへ（およびその逆） — 音声をテキストに変換し、テキストから音声を生成し、音声コマンドでローカルデバイスを制御します。
  • 言語学 — 音声の文字起こし、言語翻訳、処理を行います。
  • センサーデータ — Raspberry Pi Picoでセンサーデータを収集します。Raspberry PiでPythonを使って機械学習モデルを訓練し、そのモデルをRaspberry Pi Picoにデプロイしてリアルタイム推論を実行します。
  • 大規模言語モデル — Raspberry PiハードウェアとRaspberry Pi AI HAT+ 2アクセラレータ上で、本物のLLMをローカルで実行します。エッジで安全かつプライベートに、チャットボット形式のサービスをローカルで実行します。
  • 画像生成 — Stable Diffusionの手法を使ってRaspberry Piハードウェアで画像を生成します。
  • モデル訓練 — テストデータと訓練データを使ってモデルがどのように訓練されるかを学びます。MobileNetを分割・再訓練して、手のジェスチャーを検出します。

Raspberry Piハードウェア… 加速

AIとRaspberry Piに興味があるなら、この本はあなたのためのものです。Raspberry Piハードウェアの可能性を最大限に引き出します。ベアボードだけでなく、AI専用ハードウェアで加速されたシステムも活用します。ここでは、Raspberry Pi 4、5、Zero 2 WなどのさまざまなRaspberry Piデバイスや、Raspberry Pi Picoマイコン上で動作するプロジェクトを紹介します。

ご存知の通り、Raspberry Pi AI Camera、Raspberry Pi AI HAT+、AI HAT+ 2をすべて標準のRaspberry Pi OSでフルに活用します。

LLMと生成技術の舞台裏

生成技術は議論の的になるテーマです。本書は、善悪を説いたり、生成AIに乗るよう強要したりするものではありません。これらの技術のデプロイメントと実世界での使い方を理解する手助けをするものです。

チャットボットを超えると、コンピューターにデプロイできるさまざまな生成済みトランスフォーマーモデルに出会えます。モデルの訓練パラメータ、サイズ、重みについて理解し、エッジデバイス上で軽量モデルをデプロイして推論を行う方法を学び、LLMがコードとどのようにやり取りするかを発見できます。

Raspberry Piは入出力を持つ物理的なコンピューターなので、LLMを使って実世界のタスクを実行できます。

物理コンピューティングの利点

AIに関して言えば、Raspberry Piはノートパソコンやオンラインのチャットボットとは異なります。Raspberry Piはエッジで動作する実世界のデバイスであり、物理世界に接続できます。入力はセンサー、出力はアクチュエーターです。

音声認識を例に挙げましょう。消費者向けの空間では、デバイスに向かって話しかけると、その音声が世界の別の場所にある別のコンピューターに送られ、分析されて応答が生成され、返送されます。エンドユーザーにとってはブラックボックスプロセスですが、本書では音声からテキストへの変換や言語学を理解し、音声を分析して音声フィードバックを提供するモデルをデプロイする方法を学びます。もちろん、Raspberry Piだからこそ、家の中や工場、または実世界のあらゆるデバイスを制御するためにこの知識を活用できます。

実世界のプロジェクトを構築する

手に加速度センサーを取り付けて振ると、センサーデータのストリームが生成されます。特定のジェスチャーが実際に発生した瞬間をラベル付けし、読み取り値とラベルを訓練プロセスに投入すると、そのジェスチャーをリアルタイムで認識できるモデルが完成します。

本書では、ジェスチャーを監視し、検出された瞬間に接続されたデバイスに何かを実行するよう指示するコードを書きます。魔法の杖を振ると光るものを作る方法を示しながら、このプロセスを説明します。これは、AIを抽象的なものから手に持てるものへと変えるいくつかのプロジェクトのひとつです。

本書を通じた旅

本書は、AIと機械学習の基本語彙から始まります。テンソルなど、以降のほぼすべてを支える基礎的なデータ構造も含まれます。

そこからRaspberry PiのAIスタックを概観し、ハードウェアとソフトウェアの両方をカバーした後、回帰モデルへと進みます。

テキストプロンプトから画像を生成する章で視覚的な内容に入り、続いてCPUとAI HAT+ 2アクセラレータの両方を使ってRaspberry Pi上で直接LLMを実行する深い探求を行います。

次に魔法の杖の章：ジェスチャーを認識するモデルを訓練し、合図で光る杖を構築します。

音声には独自の充実した章が割り当てられています。音声の文字起こし、音声コマンドへの応答、テキストからの音声生成、言語間の翻訳、そして音声操作のチャットボットの構築までを扱います。

次に画像認識に焦点を当て、Raspberry Pi AI CameraまたはRaspberry Pi AI HAT+（バージョン1または2）を使ってリアルタイムで物体を認識・分類する方法を教えます。

最後に、モデル動物園からモデルにアクセスしてデプロイする方法を学びます。また、MobileNetビジョンモデルを分解し、末尾を切り取ってPythonで再訓練し、手のジェスチャー認識を行う方法を紹介します。

なぜ時間をかける価値があるのか

単にAIを使うのではなく、AIを理解したいと思う人にとって、この本は最適です。モデルがどのように訓練されるか、何ができて何ができないか、どこで本当に役立ち、どこで過大評価されているかを学びます。最も重要なのは、すでに知っていて愛しているハードウェア上で実用的なプロジェクトを構築することで、これらすべてを発見できる点です。

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