マイクロコンピュータ向け e-AI開発環境

豊富なラインナップのルネサス製マイクロコンピュータ向けe-AI 開発環境です。
“PyTorch”, ”Keras”, “TensorFlow”で学習したモデル、もしくは”TensorFlow Lite”で8bit量子化したモデルをルネサス製統合開発環境e² studioへ簡単にインポートする事ができます。
信号処理や波形処理など、エンドポイント向けの比較的小規模なAIの活用に適しています。

e-AI開発環境 / ダウンロード

学習済みAIをルネサス製MCU/MPUで動作させるための3つのツール

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チュートリアルガイド

各ツール/ドキュメントのダウンロード

• 各ファイルのダウンロードができない場合、ページ右上の地域設定が正しいかご確認ください。
• e-AIトランスレータのライセンスファイルは1カ月ごとに更新しています。
• e-AIトランスレータのライセンスファイルはバージョンによって異なりますのでご注意ください。
• 今バージョンではCaffe、TensorFlow(tf.nn やtf.layers 等のAPI)はサポートしていません。
  これらのフレームワークをご使用の方はe-AI トランスレータ V1.6.0 をご使用ください。
• PyTorch対応やTensorFlowのメジャーバージョンアップ対応に伴い、Pythonなどインストールが必要なソフトウェアに変更があります。
  詳細はユーザーズマニュアルでご確認ください。

旧バージョン

• 各ファイルのダウンロードができない場合、ページ右上の地域設定が正しいかご確認ください。
• e-AIトランスレータのライセンスファイルは1カ月ごとに更新しています。
• e-AIトランスレータのライセンスファイルはバージョンによって異なりますのでご注意ください。
• Caffe、TensorFlow(tf.nn やtf.layers 等のAPI)をご使用の方はe-AI トランスレータ V1.6.0 をご使用ください。

e-AIトランスレータ関連情報

• e-AI×3Dジェスチャ認識 - QE for Capacitive Touch
• トランスレータで変換可能なNN構造
• RX66T グループ e-AI モータ異常検知サンプルソフト AI モデル開発 クイックスタートガイド (ZIP | English, 日本語)
• リンク / お問合せ先