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スマートミラー:ラズベリーパイ・VISION・LLMまで一度に

この講義は**スマートミラー**製作に必要な核心技術を、「事前ミッション形式」で素早く完走できるように設計された実戦型事前教育です。単純な機能説明ではなく、現場ですぐに統合デモ(PoC)を作れるレベルを目標とします。 講義では次の4つを必須で完成させます。 LLM API基盤対話応答モジュール 役割分離(system/user)、対話ヒストリー維持、リトライ/タイムアウト、ログ処理まで含めて スマートミラーに適した短くカード型の要約応答を作るパターンを習得します。 MediaPipe FaceMeshで顔認識 + フィルター適用 顔ランドマーク座標を抽出し サングラス/マスク/ステッカーなど視覚フィルター1つをリアルタイムで追従させるPoCを実装します。 Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) Arduinoセンサー値をシリアルで送信し Raspberry PiでPython(pyserial)で受信・パース・エラー処理まで実行して 「センサー → Pi → (UI/保存)」フローのシステム骨格を先に完成させます。 スマートミラーフレーム/ハードウェア3Dモデリング ディスプレイ、Pi、電源部、ケーブル/発熱まで考慮して 組み立て可能な形態のフレーム(前面/背面、ブラケット/ネジ穴など)をSTEP/STL成果物として完成させます。 追加で選択セクションでは、チーム力量に応じて拡張できるように、 Piで天気データ入力、 Firebase/Supabase DB連動、 レスポンシブWeb UI(モバイル/デスクトップ)、 AWS デプロイ基礎 まで段階別に接続します。 結果的に受講生は講義が終わると「個別技術の断片」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合型ポートフォリオ(AI応答 + 顔認識 + センサー通信 + ハードウェア設計)を備えることになります。

1名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

  • shain19128696
실습 중심
실습 중심
AI 코딩
AI 코딩
Python
Python
Raspberry Pi
Raspberry Pi
Arduino
Arduino
AI
AI
LLM
LLM
실습 중심
실습 중심
AI 코딩
AI 코딩
Python
Python
Raspberry Pi
Raspberry Pi
Arduino
Arduino
AI
AI
LLM
LLM

受講後に得られること

  • 統合PoC実装力

  • LLM API実践テンプレート(再利用可能な骨格)

  • MediaPipe FaceMesh ベースの「認識 UX PoC」

  • Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python) スキル

  • 組み立て可能なレベルのスマートミラーハードウェア設計成果物

この講義はスマートミラーメイカソン/AIoTメイカソンで最も求められる核心的な能力を「事前ミッション形式」で完走できるように設計された実戦型事前教育です。断片的な技術の羅列ではなく、実際にデモ可能な統合PoC(Proof of Concept)を目標に構成しました。

受講生は講義を通じて以下の必須4つの成果物を完成させます。

  1. LLM API基盤対話応答モジュール

  • LLM APIを単純に呼び出すレベルを超えて、役割分離(system/user)、会話履歴の維持、リトライ/タイムアウト、ロギングまで備えた「実戦テンプレート」を作ります。

  • スマートミラーに合わせて短くカード型の要約応答(一目で見る形式)で出力するレスポンスフォーマットも整理します。

  1. MediaPipe FaceMesh 顔ランドマーク + フィルター PoC

  • FaceMeshランドマーク座標を抽出し、サングラス/マスク/ステッカーなどフィルター1つをリアルタイムで顔に追従させるコンピュータービジョンデモを実装します。

  • 今後「ユーザー認識ベースのUI/インタラクション」に拡張可能な基盤を確保します。

  1. Raspberry Pi ↔ Arduino シリアル通信(Python)でセンサー値を伝達

  • Arduinoが読み取ったセンサー値をシリアル(UART)で送信し、Raspberry PiでPython(pyserial)を使用して受信・パース・例外処理まで実行します。

  • メイカソンで最も詰まりやすい部分である通信/権限/データ破損/タイムアウト問題を事前に解決できるように構成しました。


さらに選択パートでは、チームの力量と目標に合わせて次のように拡張できます。

  • Raspberry Piで天気データ入力(都市変更/更新を含む)

  • FirebaseまたはSupabase DBとの連携(値の保存/照会)

  • レスポンシブWebUI(モバイル/デスクトップ)

  • AWSデプロイ基礎

講義が終わると、受講生は「各技術を少しずつ知っている状態」ではなく、メイカソンですぐにデモ可能な統合デモ + 提出用ドキュメント/証憑(ログ・映像・README)まで備えた状態でスタートすることになります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • メイカソン/ハッカソン参加予定者

  • ラズベリーパイ・Arduinoで成果物を作りたい開発者/学生

  • 生成AI(LLM)ベースの機能を実際の製品/プロジェクトに組み込んでみたい方

  • コンピュータビジョン(顔認識)PoCが必要な方

  • ハードウェア設計まで含めたポートフォリオが必要な方

  • チームプロジェクトリーダー/教育者(講師/助手)

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基礎プログラミング

こんにちは
です。

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      最終更新日: 

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