前回の実績まとめ記事以降（5月〜8月いっぱいまで）の4ヶ月間にやったお仕事のまとめ。 Fyusion 5月GW以降の約3週間はサンフランシスコでFyusionの仕事1。新しい画像処理機能の開発と、既存の画像処理パイプラインをMetalで最適化する仕事をやってました。 WWDC/AltConf参加 6月頭、WWDCはチケット外れてしまったので会場には入れなかったのですが、10日間ほどサンノゼ近辺に宿を取り、AltConfに出たり、カフェでセッション動画を見て勉強したり、ということをやっていました2。 ドローン利用アプリ ドローンを利用した屋根点検サービスを提供しているスタートアップ「CLUE」のアプリ開発をお手伝いしました（しています）。 CLUE社はドローンを飛ばせるように都内に専用の場所を借りていて、飛行ライセンスを持った人がテストしています。ドローンは興味がありつつもボーッとしているう

昨日開催された技術書典5にて、新刊「実践ARKit」と既刊「Metal入門」という2冊の技術書を販売してきました。これまで商業出版も含め何度か技術書を書いてきて、「技術書に儲けを期待してはいけない」1と思い込んできましたが、昨日一日の売り上げは約46万円（詳細は後述）。もしかしたら技術書を書くこと自体でそれなりに稼げる時代が来つつあるのかもしれない・・・と考えを改めました。 （技術書典5。自分のブースからの光景） 自分の書籍の中身やイベントがめちゃくちゃ楽しかったという話は本記事ではいったん置いておいて、そんな「お金」の面について具体的な数字、気付きなどを書いておきたいと思います。 1日の売り上げ詳細 実践ARKitとMetal入門、どちらも製本版＋電子版のセットで2000円で販売しました。どっちが何冊売れたかはちゃんと数えてないのですが、だいたい3:1ぐらいでARKitのほうが多かった感

iOS 12の気になる新機能のAPIを見ていくシリーズ。昨日はARKit 2の永続化・共有機能や3D物体検出機能について書きました。 本記事ではCreate MLについて。1 Create ML Create MLは、Core MLのモデルを作成するためのmacOSの新フレームワークです。 昨日のState of the Unionにてデモがありましたが、なんと、学習用データが入ったフォルダをドラッグ＆ドロップするだけで作成できます。 ちなみに要macOS 10.14 Mojaveです。 MLImageClassifierBuilder まだMojaveにアップデートしていないので試せていない2のですが、丁寧なチュートリアル記事が出ていて、作業手順を図付きで確認できます。 PlaygroundsでMLImageClassifierBuildeを初期化してshowInLiveViewを呼ぶコ

現在の最新開発環境である Xcode 8、Swift 3 対応のiOSアプリ開発入門書『iPhoneアプリ開発講座 はじめてのSwift』を、著者の諏訪様・出版社のSBクリエイティブ様よりご恵贈いただきました。 昨年12月に発売されたばかりで、Amazonで購入できます。Kindle版もあります。 iPhoneアプリ開発講座 はじめてのSwiftposted with amazlet at 17.03.18諏訪 悠紀 SBクリエイティブ 売り上げランキング: 45,845 Amazon.co.jpで詳細を見る 他の入門書との違い iOSアプリ開発の入門書は数多出ているわけですが、本書の特長としては、表紙にも、[著者の諏訪様による紹介記事](http://dev.classmethod.jp/smartphone/iphone/wrote-swift-book/)にも 何がわからないか？ に

オンライン動画学習サービスSchoo（スクー）で、「シリコンバレーで働くエンジニアと考える、これからのキャリア」と題した授業をさせていただきました。*1 シリコンバレーで働くエンジニアと考える、これからのキャリア 堤 修一 先生 - 無料動画学習｜Schoo（スクー） 撮影を生放送で行い、視聴者参加型で行う授業でした。もちろんキャリアに正解なんてないし、キャリア観も人によって千差万別なので、僕が何かを教える、というよりは、まずは僕の経験や考えを共有して、あとはコメント・質疑応答ベースでみんなで考えていきましょう、的なコンセプトです。 講義 最初に30分（ホントは20分の予定だったのですが🙇🏻）の講義パートがありました。 講義資料はこちら。*2 自己紹介（僕のキャリアの変遷をざっと説明） 僕のキャリア観（理想） その実現のために意識していること４つ という3段構成です。 以下に簡単に抜粋

iOS 10でも大量のAPIが追加されました。が、新しいAPIはどう使うのか、実際に何がどこまでできるのか、といった具体的なところが、英語のドキュメントやWWDCのセッション動画をながめているだけだと正直あまりピンときません。やはり実際にコードを書いて動かしてみるのが一番わかりやすい・・・ということで今年もつくりました！ iOS-10-Sampler 恒例の新機能のサンプルコード寄せ集めアプリです。ソースコードは GitHub に置いてあるので、ご自由にご活用いただけると幸いです。 https://github.com/shu223/iOS-10-Sampler 使い方は Xcode 8 でビルドするだけ なので、デザイナーさんやディレクターさんもぜひお近くのエンジニアにビルドしてもらってください。 iOSももうかなり成熟してしまい、話題になる革新的な新機能とか、どの開発者にとっても嬉しい

TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、上記手順でビルドしようとすると c

先日、Gunosy さん主催の勉強会「WWDC Afterparty Roppongi」にて標題の発表をさせていただきました。 iOS 9 の新機能　Core Image 編 from Shuichi Tsutsumi タイトルの通り、iOS 9 の Core Image の新機能について紹介＆デモ *1 しました。 概要 大きく分けて、文字認識、新フィルタの紹介の２つ。 文字認識 WWDC初日に書いた下記記事でもわりと反響の大きかった機能。 【iOS9】API Diffs から見る iOS 9 の新機能 - その後のその後 で、OCR的なものを期待していたわけですが、リファレンスで CIFeatureTypeText を見ると、認識結果の文字列が入ってくるプロパティはないので、文字の「内容」を認識するのではなく、文字の「領域」を検出するものでした、という話。 class CITextFe

約1ヶ月間（23泊26日）、スペインはバルセロナに滞在してきました。刺激的でかっこいい紀行文もしくは滞在記みたいなのを書けるのであれば書きたいところですが、それだと永遠に書かないまま終わりそうなので、箇条書きベースでまとめたいと思います。 目的とか経緯とか ざっくりいうと、「海外就職したいけど、とっかかりもないので、まずはちょっとだけ海外に住んでみたりしてみよう」というのが目的です。 （経緯） 「海外で働きたい」という思いから退職したものの、コネもビザもない。 面白法人カヤックを退職しました。 偶然、iOS技術本を執筆する話をいただく 若輩者ではありますが、iOSの技術書を書かせていただくことになりました。 寒くなさそうで、かつ前から行ってみたかったスペインをチョイス 執筆、海外就職、その他もろもろについての近況報告 スペインでやったこと ほぼアパートにこもってPCに向かってました。バルセ

全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能／機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます（詳細は後述します）。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年1月現在、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-

昨日、クラスメソッドさん主催の勉強会『iOS 9 週連続 Bootcamp！2週目』にて登壇させていただきました。 Core Image Tips & Tricks in iOS 9 from Shuichi Tsutsumi タイトルにある "Tips&Tricks" はWWDCのセッション名でもたびたび使われている用語で、Tricksというのは「コツ」とか「うまいやり方」みたいな意味らしいです。 こういうタイトルにしたのは、（資料冒頭にもある通り、）新しく追加されたフィルタを紹介したところで *1、カメラアプリとかつくってる人でもないとあまり使う機会がないわけで、定員150名という大きい勉強会で話す内容じゃないよなぁ。。と悩み、なるべく多くのアプリ開発において普遍的に役立つような内容を、とアレコレ考えた結果、次のような切り口で話すことにした次第です。 Apple も UI で多用する「

「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ