ディープ・ラーニング(深層学習)は，人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の1つです．昨今のAI(人工知能)ブームを牽引している技術で，さまざまな業界で注目を浴びています．
　今までこういった先端ITとは少し疎遠だった農業でもディープ・ラーニングが活用され始めています．その背景として，農業就業者人口の減少や高齢化などの社会問題があり，その解決の一翼を担うかたちで最新のITを活用したスマート農業が注目されているからです．
　一見すると難しそうなディープ・ラーニングですが，オープンソースの開発用ライブラリや，無料で使えるクラウド開発環境が整備されているため，パソコンさえあれば誰でもすぐに開発を始められます．
　本書では，枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に，ディープ・ラーニング開発を体験します．農作物の画像を撮り溜めて学習用のデータを作り，それをもとに畳み込みニューラル・ネットワークで学習モデル生成します．最後に学習済みモデルを小型コンピュータ・ボードのラズベリー・パイに組み込み，ディープ・ラーニング・カメラを製作します．
※　本書は月刊『Interface』2018年1月号〜7月号，2019年3月号〜2020年1月号の連載「IT農家のディープ・ラーニング」の内容を再編集・加筆してまとめたものです．