株主総会を終えて新たなる決意!

その他

代表の入澤です。
先ほど、無事株主総会を終えました。

昨年度は正直、不甲斐ない決算だったので、色んな厳しいお言葉を覚悟しておりましたが、特に、ご心配を頂くこともなく、前向きな質問を頂き、大変ありがたかったです。

今期も、株主の皆さんもご期待に応えれるよう、精一杯取り組みたいと思います!

今日の総会で3つ大きなことが決まりましたので、こちらでもご報告致します。

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2020卒の初の内定者懇親会

採用

お久しぶりです。平松です。
暖かくなってきましたね!
夏が大好きな私は、毎日ワクワクしています。

先週の木曜日に2020卒の初の内定者懇親会を行いました! 続きを読む

ソニーNeural Network Consoleで学習させたネットワークをnnabla (Neural Network Libraries)で推論するシンプルな方法

Tech blog

1年ほど前、ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワークを投稿しました。

ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワーク

Neural Network Console(以下、NNC)は、プログラムを組まずとも、ニューラルネットワークの設計・学習・検証・推論できるようになっています。インストールも展開するだけなので、Windowsでニューラルネットワークを始めようと思っている方には、おすすめのソフトウェアです。いろいろ使っていくと、学習結果を使て推論だけのシステムを作りたくなることでしょう。折角、学習したネットワークをクラウドやエッジで使わないのはもったいないと考えている方も多いと思います。
今回は、NNCで学習したネットワークを用いて、同じくソニーが公開しているNeural Network libraries(通称、nnabla。以下、nnabla)を使うことで、驚くほど簡単に推論システムを作る方法をご紹介します。
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2019 Japan IT Week 春 [前期]IoT/M2M展 出展製品のご紹介

イベント

2019年4月10日(水)〜12日(金)の三日間にわたって東京ビックサイトで行われた「2019 Japan IT Week 春 [前期]IoT/M2M展」。
多くのお客様にご来場いただき、盛況のうちに終えることができました。

ご来場いただいた皆さま、ありがとうございました!
今日の投稿では、当日出展した製品や会場の様子を、Twitterの投稿を交えながらご紹介していきたいと思います。

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GPUユーザーは、すぐにdockerからsingularityに切り替えるべきだと思った8つのこと

Tech blog

GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。

この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。

Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデーモンで動いているし、イメージを立ち上げるには、実行時にsudoしないといけない7し、イメージ内ではrootになっていし、違和感満載8です。さらに、USBカメラ使いたいとかGUIしたいなどのちょっとしたことが面倒9です。
これは、まぁ慣れ的な話だし、慣れている人には慣れろと言われそうですが、他にいい方法があるハズです。

そこで、いきなりですが、結論です。そんなあなたは、

すぐにdockerからsingularityに切り替えるべき!

以上。

それでは、あなたをこの結論に誘う8つのことをご紹介します。

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製品開発の現場からVol.1<HLP-200編>

製品ピックアップ

製品開発部の都鳥です。今回は弊社製品の開発はどのように行われているのかを公開できる範囲でお伝えしようと思います。その第一弾はハンディ位置情報デバイス「HLP-200」の開発話です。
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カラスが嫌いな友達のために画像判定AIを使って、Slackに通知

Tech blog

はじめに

カラスが嫌いな友達のために、画像判定AIを使って、カラスを発見したらslackに「カラス来たぞ~!!!」と通知してくれる、特に役立たなそうなものを作りました。

ゴミ捨て場などにカラスがたまっていたら「カラスがいる!」ということをslackで教えてくれ、ごみ捨てに行く心の準備ができるもの。くらいに考えています(笑)

本当は、実際にストリーミングをとっているカメラが、カラスを発見したらslackに通知するという流れでやりたかったですが、カメラの部分はまたの機会にということで・・・。余裕があればやります。カメラの方も。

Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考に分類器を作り、評価の値にカラスを検出したらslack通知をするという構造にしています。

CNNに関する内容は、Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考にしていただくか、
「エアコン消したっけ?」をAIでなくそう!をご参考ください。

この記事では、評価結果からslackに流す部分をメインに記述しております。

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