1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 Amazon Web Services ブログでは、「レジなし無人販売冷蔵庫を構築についての記事」が公開されています。 レジなし無人販売冷蔵庫を構築できる、This is my Smart Cooler プログラムを公開しました こちらでは、「お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。」ということで、そのレシピがGithubで公開されています。 レジ無し無人販売冷蔵庫 構築レシピ 「これを真似てみたい」ということで、逐次作業を進めてきたのですが・・・遂に完成しました。\(^o^)/ と、言いながら、完成度は、超低いのですが、一応「一通り」動作できるようになったので、一旦「完了」とさせて頂きました。 ちなみに「一通り」とは、以下の動作をさしていま
AWS、ローコード開発ツール「AWS Step Functions Workflow Studio」リリース。サーバレスアプリをビジュアルプログラミング AWSは、AWS Lambda関数やAWSのサービスなどをフローチャートのようにアイコンを組み合わせることでプログラミングを行える、ローコードビジュアル開発ツール「AWS Step Functions Workflow Studio」(以下、Workflow Studio)をリリースしました。 Workflow StudioはWebブラウザから利用する開発環境です。左側にAWS Lambda関数の呼び出しやAWSのさまざまなサービスがアイコンとして並んでいます。 Workflow Studioで開発された内容は、最終的にJSONベースのコード「Amazon States Language」( ASL)として出力されます。 Amazon S
import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
今回はリアルタイムで動く「動体」をAIで画像認識させつつ外部機器のPLC(シーケンサ)をPythonで制御させます。イメージとしては下記です。 ただし実際の工場ではテストするのは無理のため、身近にある物を動かして画像認識させてPLC(シーケンサ)を制御してみます ラズベリーパイでAI+画像認識をテストする デバッグ環境としては「カメラ」とGoogle Edge TPU搭載のUSB接続デバイスである「Coral USB Accelerator」を使います。非常にコンパクトに収まります PLCに関してはソフトウェアPLCの「CODESYS」を利用 外部機器としてのPLC(シーケンサ)に関してはソフトウェアPLCの「CODESYS」を使います。 誰でもフリーで使うことができ、簡単にラズベリーパイでテストできます。以前まとめた記事はこちらから
未経験で社会人である筆者がPythonと機械学習を学びました。 「今回の勉強方法はかなり実用的かつ効率的!」と強く実感した内容でしたので紹介します。 UdemyがPythonと機械学習の始め方に最適! 結論から言いますとUdemy の講座を受けました。 未経験・初心者だった筆者がPythonを触れるようになり、機械学習のプログラムを作っています。 筆者が受けた講座はこちら!おススメ! Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学ぶオンライン講座 時間がない社会人が「Python」「機械学習」を効率良く身に付く勉強方法です。 下手な参考書買うより圧倒的に安く、効率良く隙間時間でスキルを身につけれます。 次章から経緯を説明していきます なぜ「Python」「機械学習」の勉強を始めたか 筆者が「Python」「機械学習」の勉強を始めようとしたきっかけは、このA
欧米の製造業IoTは工場間や社外とのデータ連携で先行、日本テラデータ 2021.04.28 Updated by Naohisa Iwamoto on April 28, 2021, 10:30 am JST 「インダストリー4.0を実現するには、1社だけでは限界がある。サプライチェーンやバリューチェーンを包含した改善が必要で、独BMWはそうした社外を含めたデータ連携の仕組み作りに着手した。米テラデータも、米マイクロソフトとともに、BMWのアライアンスに参画した」。日本テラデータは2021年4月、スマートファクトリーや製造IoTのデータ活用の現状についてメディア向け説明会を開催し、世界で先行するデータ活用の状況を説明した。 冒頭の説明は、日本テラデータ ビジネスコンサルティング事業部 マネージャー・ビジネス・コンサルタントの矢野寛祥氏のもの。テラデータは、BMWグループとマイクロソフトが共
はじめに これは深層学習以外の機械学習と応用技術 by QuantumCore Advent Calendar 2019の第1日目の記事です。 こんにちは。QuantumCoreのリサーチャーの@ryoppippiです。 今年、弊社ではアドベントカレンダーを企画しています。 その名も 『深層学習以外の機械学習と応用技術』 近年話題になることが多い深層学習 ではない 機械学習技術にフォーカスを当てた、ユニークなものとなっております。 古典的アルゴリズムの応用でも良いですし、もちろん弊社のQoreを使ってもらっても構いません。 皆さんの投稿を是非とも楽しみにしています! それで、この記事は? アドベントカレンダーの概要欄にあるQoreとはなんぞや どう使えばいいのだ といったことを中心に書いていきます。 Qoreについて QoreとはQuantumCoreが開発した機械学習の仕組みです。 リザ
はてブ 「アプリを開発したいけど何から始めればいいか分からない」 僕がプログラミングを始めたばかりの頃は、よくそう思っていました。 プログラミング言語?Java、Swiftって何?iPhone持ってないけど開発できるの?どうすればアプリを作れるようになるの?知識がない人にとってはすべてが分からないことだらけです。 僕は今でこそWebサイトやスマホアプリを作るエンジニアをやっていますが、高校生ぐらいまではITやパソコンには無縁でした。 地元は大阪の端の方にあるど田舎、実家の1階は電波が届くけど2階はインターネット圏外、友達にメールするときはわざわざ1階に降りてメールを送る、そんな環境で過ごしていました。 ですがそんな僕も学生時代にプログラミングに出会い、かれこれ5年以上アプリ開発を経験してきて、それなりにアプリ開発の全体像というのが見えてきました。 今では公開されているアプリを見て「このアプ
最終更新日:2023.11.27 ※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。 近年、第三次AI(人工知能)ブームの到来をきっかけにAIの活用シーンは急速な広まりを見せています。AIとビッグデータが産業構造にもたらした変化は、「インターネット革命に匹敵する」という指摘もあるほどです。このようなテクノロジーの変化の波は、国内GDPの約2割を占める製造業にも年々及んでいます。 では一体、製造業でAIが活用されるメリットとは何なのでしょうか。今回は、AI活用方法の代表例の一つでもある「需要予測」をテーマに、その概要やメリットに触れていきます。 製造業で導入が進むAI 現在、製造業の現場にAIの導入が進んでいる要因は、主に次の3つと言われています。 1.低下傾向にある製造業の国際競争力 日本の製造業は長らく、世界をリードする立場にありました。
tl;dr 筋トレ推定アプリを作った Qoreはリザーバコンピューティングというアルゴリズムを使っている スマホで取得できる加速度データから時系列データの分類タスクを行った コード 精度はかなりいい テストデータで、精度 99.6% これで筋肉エンジニアになれる っはず 戦略 スマホ(iphone)で加速度センサーデータを収集 x, y, z軸3つの成分をもつ時系列データが手に入る 腕立て、腹筋、スクワット、腹筋ローラーの4種目の筋トレで学習 スマホだけで、どんな筋トレをしたかがわかる データの収集 スマホを、ズボンのポケットに入れたまま筋トレする 今回は、いずれの筋トレにおいても、同じ向きでスマホをポッケに入れる 違う向きにしたりすると、より推定は難しくなると思われる 加速度測定には、以下のアプリを使わせて頂いた 「加速度・ジャイロスコープ・磁力センサーロガー」 測定間隔は 0.1 se
有名企業のエンジニアから実務が学べるオンラインコミュニティ「TechTrain」を運営している小澤と申します。 サービス開始から2年弱が経ち、現在約2,000名のU30のエンジニアを目指す方にご利用いただいています。(いつもありがとうございます🙇♂️) 私自身もキャリアアドバイス(漠然とした悩みを一緒に言語化したり)と、リクルーティングアドバイス(企業への紹介や面接練習)を担当させていただき、サービスの中で少なくとも500人以上の方とお話させていただきました。(前職でもエンジニア採用を7年半やっていたので、わりと沢山のエンジニア・エンジニアを目指す方とお話させていただきました。 今回はそのなかで、未経験者や駆け出しエンジニアのみなさんに普段面談でお伝えしていることをまとめてみます。 ※決して上記の方がエンジニアを目指すことが悪いわけではなく、応援しているのですが、ここ数年誰かが何かを布
概要 職業ソフトウェアエンジニアを目指す方々にオススメしたい書籍トップ10です 以下の観点から選定しました 10年後でも変わらない、流行にとらわれず長く役に立つ、ソフトウェアエンジニアリングにおいて普遍的な知識 特定のプログラミング言語やプラットフォームやツールに精通するのではなく、現代のソフトウェア開発の哲学・文化の全体像が把握できることを優先 200~300ページくらいで初心者でも読破できる 400~500ページくらいの本もあるが、それらは辞書的に使うのがいい あえて10冊に絞り込んだので、ここに含められなかった書籍も当然あります CI/CDやDevOpsに関する本も入れたかった… デザインパターンに関する本も入れたかった… DDDやClean Architectureなどシステム設計に関する本は意図的に入れていない 真・プログラミングスクールに通うくらいならこの本を読め10選を書きま
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