1.人工知能とは

2.人工知能の歴史

3.開発環境
　（１）Anaconda3、JupterNotebookの導入

4.ニューラルネットワーク
　（１）神経細胞ネットワークとモデル化
　（２）単一ニューロン
　（３）重みとバイアス
　（４）活性化関数
　（５）損失関数
　（６）勾配降下法
　（７）ニューラルネットワークの構築

5.Kerasを利用したニューラルネットワーク
　（１）手書き数字文字（MNIST)の分類

6.Kerasを利用した畳み込みニューラルネットワーク
　（１）畳み込みニューラルネットワークの概要
　（２）手書き数字文字（MNIST)の分類
　（３）カメラに取り込んだ手書き数字文字画像の推論

7.インターネットに公開されている学習済モデルの活用
　（１）顔検出、感情予測のモデル紹介

8.Raspberry Pi への学習済モデル（MNIST）の搭載とNeural Compute Stick2を利用した推論
　（１）IR形式への変換
　（２）アプリケーション開発
　（３）カメラに取り込んだ手書き数字文字の推論

9.Raspberry PiとDepth AIを用いた推論（MNIST）
　（１）サンプルプログラム
　（２）学習済みモデル
　（３）学習済みモデルのBLOB形式への変換
　（４）アプリケーション開発
　（５）カメラに取り込んだ手書き数字文字の推論

≪担当予定講師≫
高度ポリテクセンター