こんにちは、ソフトウェア部です。
世間では随分と人工知能（AI）がもてはやされるようになりました。こうなると弊社もうかうかとはしていられません。より信頼できる製品をより早く生み出すため、AIの研究も進めています。

ところでAIの開発言語といえば、最近ではPython（パイソン）ですね。ビギナーはまずパイソンから覚えたいのですが、何を使いましょうか？
Jupyter Notebook？　PyCharm？
なんかどれも敷居が高くてイマイチな感じがします。昔のマイコン＆BASICみたいにお気軽に使えるものは無いでしょうか？

というわけで、私はコレ↓でPythonを学びました。

Raspberry Pi 3 model B+

ラズベリーパイ。手のひらサイズの学習用コンピュータです。
「ラズパイのパイはパイソンのパイ」 と言われるほどPythonの学習に適しています。しかも値段が35ドルと安い割に結構な高性能で、メカトロニクスやIoT開発にもよく使われています。
これで無人ロボットとか作って戦わせたい気がします。 でも基板が剥き出しというのは味気がありませんね。重い処理を走らせるとすぐに熱警告が出るし…。
そんなわけで、アキバに行って専用ケースを買ってきました。

Raspberry Pi 2/3用 X68000プラモデルケース

こういうマニアックなケースもあるのですよ（笑）
今回は電飾ついでにヒートシンクと放熱ファンも取り付けました。これなら重い動画像処理や人体検出を長時間走らせても問題ないでしょう。
ちょっと実験してみましょう。

カラーボール追跡中

いけるいける♪
OpenCV¹ もScikit-Learn² もちゃんと走ります。さすがに機械学習は重いですが、判定器さえ作ってしまえば、あとは軽いものです。
Chainer³ をまともに走らせるのは無理かもしれませんが、ニューラルネットワークだけが人工知能ではありません。
千里の道も一歩から。まずは基礎から積み上げましょう。

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¹ OpenCV：オープンソースの画像処理用ライブラリ
² Scikit-Learn：オープンソースの機械学習用ライブラリ
³ Chainer：オープンソースのニューラルネットワーク用フレームワーク