◎550号は3大特集！
☆特集　現場プロのディープ・ラーニング

☆特集1　自動運転の学習データ作り&Jetson大研究

◎自分でデータを用意できるようになろう
●イントロダクション　データで差が付く深層学習

◎データセット作りのポイントから，知っておきたい「精度」と「課題設定」まで
●第1章　機械学習の良し悪しを決める「学習用データ」

◎たかが準備とあなどるなかれ…!
●第2章　機械学習サービスにおける準備の重要性と進め方

◎プロジェクトの成否を決定する重要な要素
●第3章　実践1：観察と問題設定

◎アノテーションのための前準備
●第4章　実践2：データ収集と画像の切り出し

◎無料で使えるプロのツールAnnofabで
●第5章　実践3：データにタグ付けする「アノテーション」

◎マスク画像を生成し元画像と組み合わせると完成
●第6章　実践4：アノテーション・データから学習用データを作る

◎筆者提供データ&プログラムを使ってGoogle Colaboratoryで体験
●第7章　実践5：セグメンテーション・モデルの構築

◎検出結果の視覚化と表示/白線の補間/レーン逸脱防止警告の表示など
●第8章　実践6：動画像に対するセグメンテーション処理の実施

◎まずは数万円と安価なラズベリー・パイ4やJetson Nanoで
●第9章　Jetson大研究1：エッジ・デバイスで動かしてみる

◎Nano/Xavier NX/AGX Orinで
●第10章　Jetson大研究2：TensorRTを使った最適化と推論実験

☆特集2　認識率UP！マシンビジョンの撮影術

◎画像処理の前に知っておくべき
●第1章　ライティング1つで画像は大きく変わる

●◎光軸上に置かれた物体/レンズ/像の関係
第2章　カメラ・レンズの基礎知識と数学

◎照明/カメラ選定/撮影テク…製品検査に命を懸けてきた画像認識技術には学ぶことが一杯
●第3章　製造現場のシステム構成例…それからAIとの関わり

◎製造現場におけるディープ・ラーニングの悩みと使いどころ
●第4章　画像検査でルール・ベースに立ち返る

☆特集3　注目Transformerなど深層学習2023

☆第1部　基礎知識

◎画像処理向けアルゴリズム一覧/応用分野/フレームワーク/各国の取り組み
●第1章　ディープ・ラーニングの今

◎ChatGPTやStable Diffusionでも使われる
●第2章　深層学習の最新アーキテクチャTransformer

◎FCOS/ATSS/OTA/Transformer…
●第3章　物体検出モデルの大進化

◎マイクロソフトの検索エンジンBingに搭載され大注目！
●第4章　チャット・サービスを変革するChatGPTのすごさ

☆第2部　試してガッテン!最新アルゴリズム

◎クラウド&ローカルでTransformerを動かす
●第1章　環境構築から始める！最新物体検出アルゴDETR

◎特定人物を追従しながら学習させるre-identification
●第2章　学習済みモデルを使った半自動アノテーション

◎サイズ変更/チャネル削減/モデル構造変更
●第3章　ラズパイ検出速度向上…学習モデルの改良にトライ

◎TensorRTで推論処理の高速化にもトライ
●第4章　Jetson大研究3：人物検出YOLOXでXavierとOrinの実力比較

☆鉄道・航空コーナ

◎舞いあがれ人力飛行機〈第3回〉
●フライト・ロガーのソフトウェア

☆IoTマイコンESP32

◎定番無線マイコンの種類が増えた
●ESP32各シリーズの特徴

☆RaspberryPiライフ

◎ハイレゾ&I2S伝送対応！[新]ラズパイPicoDACの製作〈第2回〉
●I2Sデータ受信対応①…検討編

☆テクノロジー掘り下げ

◎マイコンC言語転ばぬ先のつえ〈第21回〉
●静的変数領域の削減④…具体的な削減方法

◎プロセッサ開発のセンス〈第8回〉
●自動車に見る…プロセッサの安全機構

◎DVI出力やイーサネットも試しやすい
●低価格FPGAボードTangPrimer20K登場

◎作りながら学ぶ!プリント基板設計超入門〈第4回〉
●実際のプリント基板作りの流れを体験する

☆OS使いこなし

◎Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第6回〉
●システム実行時に無線LAN情報を設定する仕組みを作る

◎新連載　Windows11時代のデバイス・ドライバ開発〈第1回〉
●役割/分類/サンプル…開発前に知っておきたい基礎知識

☆ニュース&レポート&お知らせ

●読者プレゼント

●ほんのりInterface

◎作業部屋・ツール自慢〈第9回〉
●組み込みやるなら持っておきたいロジアナ

●次号予告