ここでは深層学習を用いた物体認識や姿勢推定と言ったロボット開発で多用される手法について実際に動かして体験してみます．また，これらのアプリケーションは多くの計算資源を必要とするため，ここではRaspberry Pi AI Kitに搭載のAI専用プロセッサを用いて高速に計算を行います．
Tip
VirtualBox上のUbuntuで立ち上げたVSCodeを利用してもかまいませんが動作が重たくなりますので，AI編の作業については自分のWindowsにVSCodeをインストールして利用することをお勧めします． インストールと設定は VSCode のインストールとセットアップ方法を参照してください．
Ubuntuで作業する人は以下に示すRemote Developmentのインストールを行ってください．
VSCodeを起動し， RemoteDevelopment 拡張機能をインストールします．VSCode左側の四角が並んだようなアイコンのボタンを押し，検索窓に remote development と入力して検索します．
検索で表示された Remote Development拡張機能のインストールを行います．インストールボタンを押します．
LANケーブルを教室の床のLANポートもしくは用意されているLANのハブに接続します．
接続したらVSCode左下の "><"のようなアイコンをクリックします．
以下のようなメニューがVSCode上部に表示されるので， ホストに接続する...を選択します．
選択するといくつか質問が表示される場合があります．その場合， Linux， 続行 といった選択肢を選んでください．
いくつか質問に答えると，接続先情報を入力する画面になるので以下のように入力してEnterを押します．なお，接続先のRaspberryPiの番号に応じて rpai01〜 rpai05までありますので適宜変更してください．
tamagawa@rpai01.local
パスワードが求められたら， tamagawa と入力します．しばらく待つとVSCode上でRaspberryPiに接続されます．
開発を行うために必要な拡張機能のインストールを行います．インストールする拡張機能は以下です．
Python拡張機能
Jupyter拡張機能
Remote Developmentをインストールしたときと同じ,VSCodeの拡張機能の管理タブのボタンを押して開きます．表示された検索窓にそれぞれ拡張機能の名前を入力し，検索，インストールを行います．
以上で準備は完了です．