라즈베리파이 5로 배우는 AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기 + 데이터 수집 · 학습 + 딥러닝
데이터 획득, 모델 생성, 모델 적용 후 자율주행
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SKU
9791193059296
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| Publication Date | 2024/06/30 |
| Pages/Weight/Size | 190*257*13mm |
| ISBN | 9791193059296 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
라즈베리파이 5 기반으로 전면 업그레이드한 『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』 개정판 책의 핵심은 데이터 획득, 모델 생성, 모델 적용 후 인공지능 자율주행이다!
『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』개정판은 기존의 라즈베리파이 4 기반에서 라즈베리파이 5 기반으로 전면 업그레이드하였다. 개정판 책은 6단계(1단계 : 자율주행 자동차 만들고 원격 조정하기, 2단계 : 데이터 모으기, 3단계 : 데이터 학습시키기, 4단계 : 학습 데이터 적용시키기, 5단계 : 인공지능 딥러닝 자율주행 자동차 완성시키기, 6단계 : 자율주행 성능 높이고 물체 감지하기)의 과정을 통해 자율주행 자동차를 완성시키고 성능 향상과 물체 감지 등 인공지능 딥러닝을 라즈베리파이를 이용해 직접 실습해볼 수 있도록 구성하였다. 예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고하고, 실습 준비물 및 실습 키트 구매처 정보는 6쪽을 참조한다.
『AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기+데이터 수집ㆍ학습+딥러닝 with 라즈베리파이』개정판은 기존의 라즈베리파이 4 기반에서 라즈베리파이 5 기반으로 전면 업그레이드하였다. 개정판 책은 6단계(1단계 : 자율주행 자동차 만들고 원격 조정하기, 2단계 : 데이터 모으기, 3단계 : 데이터 학습시키기, 4단계 : 학습 데이터 적용시키기, 5단계 : 인공지능 딥러닝 자율주행 자동차 완성시키기, 6단계 : 자율주행 성능 높이고 물체 감지하기)의 과정을 통해 자율주행 자동차를 완성시키고 성능 향상과 물체 감지 등 인공지능 딥러닝을 라즈베리파이를 이용해 직접 실습해볼 수 있도록 구성하였다. 예제 소스 코드, 저자에게 질문하는 방법은 “4~5쪽” 앤써북 독자지원센터의 책 전용 게시판을 참고하고, 실습 준비물 및 실습 키트 구매처 정보는 6쪽을 참조한다.
Contents
Chapter 01 인공지능 자율주행 자동차 개요
01 _ 1 자율주행 자동차 개요
01 _ 2 라즈베리파이
Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및 원격 개발환경 구성
02 _ 1 AI 인공지능 자율주행 자동차 조립하기
02 _ 2 라즈베리파이 이미지 설치
02 _ 3 자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기
02 _ 4 파이썬 가상환경 및 라이브러리 설치
Chapter 03 자동차의 기본기능 익히기
03 _ 1 LED로 전조등 구현해보기
03 _ 2 버튼 입력받기
03 _ 3 부저로 경적기능 구현하기
03 _ 4 모터를 구동하여 자동차 움직이기
03 _ 5 스위치를 입력 받아 자동차 조종해보기
Chapter 04 자동차 무선 조종 기능 만들기
04 _ 1 블루투스 시리얼 통신으로 데이터 주고 받기
04 _ 2 시리얼 데이터 분석하여 명령어 해석하기
04 _ 3 쓰레드를 활용하여 통신기능 분리하기
04 _ 4 블루투스 시리얼 통신으로 조종하는 자동차 만들기
04 _ 5 스위치를 이용하여 비상정지 기능 만들기
04 _ 6 이동방향 LED로 표시하기
04 _ 7 부저를 이용하여 경적기능 추가하기
04 _ 8 라즈베리파이 부팅시 자동으로 코드 실행하기
아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법
Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 - OpenCV 활용
05 _ 1 OpenCV에서 사용할 수 있는 카메라 라이브러리 만들기
05 _ 2 OpenCV를 이용한 영상 확인
카메라의 영상 뒤집기
05 _ 3 OpenCV 라인트레이서 자동차 만들기
Chapter 06 딥러닝 자율주행 자동차 만들기- 데이터 획득
06 _ 1 OpenCV를 활용한 키보드 입력
06 _ 2 모델 학습을 위한 이미지 보정
06 _ 3 OpenCV 이미지 저장하기
06 _ 4 조종기능을 추가하여 실제 데이터 학습하기
06 _ 5 학습된 데이터를 압축하여 라즈베리파이에서 PC로 이동하기
Chapter 07 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 생성
07 _ 1 구글 코랩 사용하기
07 _ 2 구글 드라이브 연동하기
07 _ 3 자율주행 자동차 학습모델 생성하기
1. 하드웨어 가속기 GPU 사용여부 확인
2. 구글 드라이브 마운트
3. 압축 풀기
4. 라이브러리 불러오기
5. 데이터 불러오기
6. 조향각의 분포를 확인
7. 학습데이터와 검증데이터를 분리
8. 이미지 읽어오기 및 정규화
9. nvidia 모델구성
10. 학습데이터 생성
11. 모델 학습(5~30분 가량 소요)
[인공지능자동차데이터] 폴더의 경로 복사 방법
Chapter 08 딥러닝 자율주행 자동차 만들기- 모델 적용 후 자율주행
08 _ 1 tensorflow, keras 딥러닝 라이브러리 설치
08 _ 2 학습파일 라즈베리파이로 불러와서 테스트하기
08 _ 3 예측한 결과를 바탕으로 자동차의 이동방향 결정
08 _ 4 딥러닝 자율주행 자동차 자율주행
Chapter 09 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 요약설명
09 _ 1 개발환경 구성
09 _ 2 자동차를 조종하여 학습 데이터를 획득
09 _ 3 코랩에서 데이터 학습
09 _ 4 데이터 적용하여 자율주행
Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차 필터 적용하여 성능 높이기
10 _ 1 OpenCV 필터 적용하기
10 _ 2 필터 적용한 파일 데이터 획득하기
10 _ 3 모델데이터 만들기
10 _ 4 자율주행 자동차 주행 시작
10 _ 5 자율주행 자동차 속도를 변경하여 빠르게 하기
Chapter 11 딥러닝 물체감지
11 _ 1 OpenCV DNN 물체감지
11 _ 2 실시간으로 물체 감지하기
11 _ 3 쓰레드를 활용하여 기능 분리하기
11 _ 4 자율주행 자동차에 적용하기
11 _ 5 물체를 감지하여 긴급 정기 기능 추가하기
01 _ 1 자율주행 자동차 개요
01 _ 2 라즈베리파이
Chapter 02 자율주행 자동차 조립 및 원격 개발환경 구성
02 _ 1 AI 인공지능 자율주행 자동차 조립하기
02 _ 2 라즈베리파이 이미지 설치
02 _ 3 자율주행 자동차를 원격으로 접속하여 사용하기
02 _ 4 파이썬 가상환경 및 라이브러리 설치
Chapter 03 자동차의 기본기능 익히기
03 _ 1 LED로 전조등 구현해보기
03 _ 2 버튼 입력받기
03 _ 3 부저로 경적기능 구현하기
03 _ 4 모터를 구동하여 자동차 움직이기
03 _ 5 스위치를 입력 받아 자동차 조종해보기
Chapter 04 자동차 무선 조종 기능 만들기
04 _ 1 블루투스 시리얼 통신으로 데이터 주고 받기
04 _ 2 시리얼 데이터 분석하여 명령어 해석하기
04 _ 3 쓰레드를 활용하여 통신기능 분리하기
04 _ 4 블루투스 시리얼 통신으로 조종하는 자동차 만들기
04 _ 5 스위치를 이용하여 비상정지 기능 만들기
04 _ 6 이동방향 LED로 표시하기
04 _ 7 부저를 이용하여 경적기능 추가하기
04 _ 8 라즈베리파이 부팅시 자동으로 코드 실행하기
아이폰 사용자의 블루투스 조종 방법
Chapter 05 카메라를 활용한 자율주행 자동차 만들기 - OpenCV 활용
05 _ 1 OpenCV에서 사용할 수 있는 카메라 라이브러리 만들기
05 _ 2 OpenCV를 이용한 영상 확인
카메라의 영상 뒤집기
05 _ 3 OpenCV 라인트레이서 자동차 만들기
Chapter 06 딥러닝 자율주행 자동차 만들기- 데이터 획득
06 _ 1 OpenCV를 활용한 키보드 입력
06 _ 2 모델 학습을 위한 이미지 보정
06 _ 3 OpenCV 이미지 저장하기
06 _ 4 조종기능을 추가하여 실제 데이터 학습하기
06 _ 5 학습된 데이터를 압축하여 라즈베리파이에서 PC로 이동하기
Chapter 07 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 모델 생성
07 _ 1 구글 코랩 사용하기
07 _ 2 구글 드라이브 연동하기
07 _ 3 자율주행 자동차 학습모델 생성하기
1. 하드웨어 가속기 GPU 사용여부 확인
2. 구글 드라이브 마운트
3. 압축 풀기
4. 라이브러리 불러오기
5. 데이터 불러오기
6. 조향각의 분포를 확인
7. 학습데이터와 검증데이터를 분리
8. 이미지 읽어오기 및 정규화
9. nvidia 모델구성
10. 학습데이터 생성
11. 모델 학습(5~30분 가량 소요)
[인공지능자동차데이터] 폴더의 경로 복사 방법
Chapter 08 딥러닝 자율주행 자동차 만들기- 모델 적용 후 자율주행
08 _ 1 tensorflow, keras 딥러닝 라이브러리 설치
08 _ 2 학습파일 라즈베리파이로 불러와서 테스트하기
08 _ 3 예측한 결과를 바탕으로 자동차의 이동방향 결정
08 _ 4 딥러닝 자율주행 자동차 자율주행
Chapter 09 딥러닝 자율주행 자동차 만들기 - 요약설명
09 _ 1 개발환경 구성
09 _ 2 자동차를 조종하여 학습 데이터를 획득
09 _ 3 코랩에서 데이터 학습
09 _ 4 데이터 적용하여 자율주행
Chapter 10 딥러닝 자율주행 자동차 필터 적용하여 성능 높이기
10 _ 1 OpenCV 필터 적용하기
10 _ 2 필터 적용한 파일 데이터 획득하기
10 _ 3 모델데이터 만들기
10 _ 4 자율주행 자동차 주행 시작
10 _ 5 자율주행 자동차 속도를 변경하여 빠르게 하기
Chapter 11 딥러닝 물체감지
11 _ 1 OpenCV DNN 물체감지
11 _ 2 실시간으로 물체 감지하기
11 _ 3 쓰레드를 활용하여 기능 분리하기
11 _ 4 자율주행 자동차에 적용하기
11 _ 5 물체를 감지하여 긴급 정기 기능 추가하기