AI×IoT×ビッグデータ技術 エンジニアの成長ブログ

人工知能(AI)やIoT、ビッグデータ技術に関連する「技術書、Eラーニング、事例、勉強会」などでの学びブログです。

技術

Google AIY Vision kit

aiyprojects.withgoogle.com を購入。 下記のように、TensorFlowを活用し、エッジで一般物体検知などができます。 www.youtube.com

IoTエンジニアになるための技術を学べる講座比較

1.WINスクール www.winschool.jp 【内容】 RaspberryPiで検知した内容をLINE API経由で通知するといった内容。 ここは、他にCAN APIやETEC資格対策もあり、内容的には幅がある感じ。 2.ヒューマンアカデミー haa.athuman.com 【内容】 ここは、算数やコーデ…

ビッグデータエンジニアの技術スキル要素

1.サーバのクラスタリング https://kubernetes.io/ を使う。 場合により、kubeflowを構築。 2.pub/subのスケーリング 3.リアルタイム分散処理 sparkなどで、mapreduce処理 4.リアルタイムでダッシュボードに出す elasticsearch 5.データホースの運用監視 6.…

チャットボットをDeepLearningで開発するには

結構当たり前の話ですが、RNN系の実装のseq2seqモデルで、学習データを食わせるわけですが、単純な実装だとダメです。 そこで、attention seq2seqの登場です。 でも、それだけではまだダメです。 そこで、インテント単位の中身をBoWとかWord2Vecでベクトル的…

ビッグデータをアセットとするビジネスモデル

ビッグデータを活用したビジネスモデルは、戦略上では、下記のメリット・デメリットがある。 【メリット】 1.先行者利益が大きい 2.マルチサイドプラットフォーム化できる 3.ブローカーを増やすと戦略優位になる 4.分析ビジネスが成立する 5.データ販売単体…

第4次産業革命時代に適用できる提案型エンジニア

受託型の待ち受けタイプのエンジニアがいくら居ても、何か高い生産性がある仕事ができるわけでもない。AIやIoTの業界では提案型のエンジニアでないとうまく行かない傾向が強いと良く聞く。 例えば、採用時にでも、コーディング課題を出したり、ケースをとか…

ものづくりとIoTとAI

日本のものづくりは、岐路にある と言われているのを分解したい。 1.スマイルカーブとムサシカーブ 企画と大量生産が大変か、設計・製造が大変かの違いのことですが、少し前の日本の製造業の強みは、ムサシカーブ側の設計・製造が差別化要素として、色濃い状…

カンバセーショナル・インターフェース(会話型UI・チャットボット開発)

ワークショップ : UX DAYS TOKYO 2018 の 「会話型デザインの設計~効果的なインタラクティブな体験へ導く方法~」 へ参加。 講師は、 スピーカー|UX DAYS TOKYO 2018 に記載のGoogle Lens デザインリード、UXデザイナーのAdrianで、 なかなか洞察に富んだ…

pythonでの音声情報処理について

・隠れマルコフモデルhttp://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/・ミッシング・フィチャー理論https://www.hark.jp/document/2.1.0/packages/hark-python/harkpython.html・SPTKhttps://github.com/r9y9/pysptkとかで、音声認識・音声情報処理をできるよう…

海外の自動運転技術のプレーヤー比較

0.waymo waymo.com Google系ベンチャー。自動運転を普及させて、よりGoogle検索などを利用してもらえるし、LTVを向上する戦略とも取れる。 1.almotive https://aimotive.com ハンガリーのベンチャー。自動運転車のカメラやセンサーからデータを収集し、人工…

ディープラーニングのライブラリ比較(IoT軸)

1.chainer PFN系の国産ライブラリ、動かしながら実装する作り。 基本的にどこかのクラウド依存とかない。 環境をdockerとかで、綺麗に設計する必要あり。 Chainer: A flexible framework for neural networks 2.tensorflow google系、GCPとの相性が良い。 作…

車IoT関連のファンド

モビリティ・イノベーション・ファンド│投資信託│SMBC日興証券 など一般層へ販売するファンドや、 AIファンドもあるので、 投資ポートフォリオに組み込みしようと思います。こういった活動からも、見えてくることもありそう。

スマートスピーカー比較

1.Google Home mini 【メリット】 Googleアカウントと連携できる。 Spotifyユーザは便利。 単純に音楽メインだと良さそう。 Google Assistantでも使える。 【デメリット】 Googleで個人情報が余計に収集される。 ものが買えない。 2.Amazon Echo dot 【メリ…

IoTプラットフォーム比較

0.GE www.ge.com 【ユースケース】 製造業、空港機、プラント、ヘルスケア、鉱山、エネルギー(オイル、電力)、物流 【メモ】 一番の老舗、製造業である強みが活きている。 node-redを戦略的に活用。 1.PTC http://www.ptc-jp.com/internet-of-things 【ユー…

arm mbed cloud

node-redベースの enebular - Enables linking nebular data to process and gain valuable insights とかあるので、プラスしてtensorflowとか使えば、 ABEJAさんとかに近いユースケースは結構簡単に作れるような気もする。

arduino×nexusrobot

ハード制御に向いているarduinoで、nexusrobotを作り込みすると、オムニホイール対応の物流系のロボットを作れる。raspberrypiは、センサーとか画像、音声とかで、連携すると良さそう。逆に建設現場とかには、向かないかも。社内便とかは、いいかも。

w3c vehicle api

https://rp.kddi-research.jp/hackathon で、w3c vehicle apiのハッカソンがあるので、 参加予定。 普及するかはグレーだけども、データ標準の扱い方は、勉強になりそう。 ジーボ とかSDL系も触ってみたい。 こういうのとDeepLensとか連携させるといろいろで…

コネクテッドカー事始め「カーハッカーズ・ハンドブック」

オライリー本から車をハックするという刺激的な技術書「カーハッカーズ・ハンドブック」が出ていたので、 読了。車載組み込み技術や、車載OSをメインとしたセキュリティについて、色々なツール(github多数)含め記載がある、一般書店に平積みしている技術書に…

AI IoT技術が普及してきた。

今週のお題「2018年の抱負」 pythonとかRやDeepLearning技術者の求人ニーズが強い。 もっと、優秀なAIoTエンジニアになりたい。 第四次産業革命がくるなら、 そうしないと、まともに食べていけない。 今年は、真面目にブログを更新します。