こちらでは、Macbook Pro と同じARMアーキテクチャをもつ、 Xavier NX コンピュータに関する記事へのリンクを掲載したいと思います。このコンピュータは、AIコンピュータと呼ばれるもので、非常に多くの、AI計算ユニット（人工知能の計算をする）を搭載しています。
前半は、Xavier NX のハードウェアの追加や、各種システム設定に関する記事を、後半（記事14～）は、実際に Xavier NX を使用した、推論や学習に関する記事を掲載する予定です。
［2023/08/07］補足
長らくご無沙汰していました。２年ぶりの更新になります。記事21までは、一気に頑張ってきましたが、その後は、「学習」という高度な内容を理解することができず、その歩みを止めてしまいました。途中で挫折していました。
先日、少しまとまった時間ができたので、気まぐれで動画（Nvidia が制作した）を見直し、再度、トライしてみました。（それまでにも、何回か見ていました）結果、やっと内容を理解し、実際に実行することができました。記憶が鮮明なうちに、とりあえず記事にしたいと思います。
初期設定（記事１～記事４）
当初、このブログで、「Xavier NX」について記事にするつもりがありませんでした。なので、記事１、記事２は投稿記事に、記事３は、メインブログの投稿記事になってしまいました。内容も、繋がりが分かり難くなってしまいました。大変申し訳ありません。
記事１ AIコンピュータ・Xavier NX（ザビエル）の購入と初期設定（投稿記事）
記事２ MacbookPro、USBハブ利用時のMicroSDカードの不具合（投稿記事）
記事３ Xavier NX、購入後にやったことの概要（親ブログ）
記事４ Xavier NX、購入後にやったことの詳細（更新中）
ハードウェアの増設（記事５～記事７）
記事５ 「ケース」の購入とセッティング
記事６ 「NVMe SSD」の購入とセッティング
記事７ 「USB カメラ」の購入と動作確認
環境構築（記事８～記事13）
記事８ VLCメディアプレーヤーのインストールと楽曲再生
記事９ 「Unix Bench」によるパフォーマンス確認
記事10 「Tensorflow で GPU を利用する」環境構築（更新中）
以下、「Hello AI World」に関する動画を視聴しながら学習します。
記事11 ライブラリのインストールとプログラムの実行
記事12 「Docker」を用いたプログラム実行
記事13 Linux PC／Windows PC／M1-Macbook、Xavier NX からの映像受取の環境設定
「推論」のデモ（記事14～記事21）
記事14 「imagenet-console」による、画像の分類（単一）
記事15 「camera-viewer」による、カメラ映像の表示
記事16 「imagenet-camera」による、映像の分類（単一）
記事17 「detectnet-camera」による、映像の物体検出（複数）
記事18 「segnet-camera」による、映像の領域認識（複数）
以後、記事19～21は、人工知能の処理画像を、他の PC へ転送
記事19 「video-viewer」による、カメラ映像の転送
記事20 「detectnet」によるカメラの物体検出映像の転送
記事21 「segnet」による、カメラの領域認識映像の転送
「学習」の実践（記事22～）［new］
（はじめに）
転移学習は、必要なだけ（少量）のデータセットと、適度なコンピュータリソース（演算能力・メモリ）で手軽に学習ができる技法です。企業や大学が、膨大な資源や時間を使って行った学習の結果（モデル）を利用して、簡単に再学習を行う方法です。
今回は、「画像」の学習を行います。画像の学習には、「画像分類（認識）」「物体検出」「領域区分」などがあります。
分類は、与えられた写真などの画像を分類（認識）することです。検出は、与えられた画像の中に、学習した物体があるか検出するものです。区分は、検出の学習データを用いて、画像を各領域に分けるものです。
今回の以下の学習は、すべて「転移学習」によるものです。ただし、ベースとなるモデルは、それぞれ異なります。