・機械学習のライブラリであるTensorFlow (テンソルフロー)の学習済みモデルを、Androidアプリケーションに組み込む方法を学習します。
・ジェスチャー認識をテーマに、Android端末でデータを収集し、作成した機械学習モデルにより、クラウド上で学習しAndroidアプリに組み込み利用します。

1. 　Androidアプリと機械学習
   　(1)　アプリへの組み込み事例
   　(2)　TensorFlow Lite
   　(3)　MLKit
   　(4)　TPU（Tensor Processing Unit）
2. 　開発環境
   　(1)　Andorid Studioのセットアップ
   　(2)　Inception-v3 サンプルの実行
3. 　TensorFlowの基礎
   　(1)　TensorFlowとは
   　(2)　TensorFlowのインストール
   　(3)　Hello TensorFlow
   　(4)　簡単な学習
4. 　画像分類モデルの作成
   　(1)　データセットの準備
   　(2)　データセットの取り扱い
   　(3)　モデルの作成
   　　　・推論／学習／評価
5. 　Androidアプリへの組み込み
   　(1)　モデルの出力（TensorFlow Lite形式）
   　(2)　モデルの量子化
   　　　・量子化とは
   　　　・量子化の利点と課題
   　(3)　Androidアプリへの組み込み
   　　　・Anroid NN(Neural Networks) APIによる高速化
   　　　・NN APIの課題

・ActivityやSensor、SQLiteなどAndroidアプリ開発の経験があること
・Python言語によるプログラミング経験があること
・Linux環境の操作知識（テキストファイルの編集、シェルの操作）があること
※受講までにGoogleアカウントを取得してください。
　Android端末（Ver 6.0以降）をお持ちの方はご持参下さい。