Rebuild: 219: Mass Murder of Apps (omo)
Hajime Morita さんをゲストに迎えて、Pixel 3, カメラ、Android, Creative Selection などについて話しました。 Show Notes Made by Google 2018 Pixel 3 - Google Store Google Pixel 3 and Pixel 3 XL Review: Software Is Eating Your Phone Google Pixel Stand review: The best accessory Google has ever made Google AI details Pixel 3's Super Res Zoom feature Marc Levoy's Home Page The Frankencamera: An Experimental Platform for Computatio
Rebuild: 208: Oculus Go On The Go (higepon)
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、機械学習、Oculus Go, Android P, 食事法などについて話しました。 Show Notes Lessons Learned Reproducing a Deep Reinforcement Learning Paper FloydHub - Deep Learning Platform Amazon SageMaker on AWS 第9回 ログのすすめ：継続は力なり―大器晩成エンジニアを目指して Asana Google Tasks Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases. TaskPaper – Plain text to-do lists for Mac Go Experiences | Oculus Fac
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
進化するGoogle マップ、新機能の開発の裏側 (1/2)
多くの人が日常的にお世話になっているグーグルのサービスの代表であるGoogleマップ。その機能の多くは、ここ日本で開発されている。だが、あまりにも日常になりすぎて、今どんなところが進化しているのか、ちょっとわかりづらい。 そこで2回に分けて、Googleマップの新機能とその方向性について、開発者のインタビューをお届けする。お話いただいたのは、グーグル・シニア エンジニアリング マネージャーの後藤正徳さんと、ソフトウエアエンジニアの平澤恭治さんだ。 Android版UIの変化から今後のGoogleマップが見える 現在のGoogleマップでもっとも力を入れ、大きな変化となっているのがUI、特にAndroid版でのUIだ。今年の2月より「Swipe Up」と呼ばれる操作体系が導入された。これは、現在の場所の近くにどのようなスポットがあるか、ここから自宅やオフィスに移動するならどのくらいの時間がか
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